当前位置:首页 > 文章列表 > 科技周边 > 人工智能 > 微软证实再次裁员,将影响约超2000名员工

微软证实再次裁员,将影响约超2000名员工

2025-01-23 11:45:47 0浏览 收藏

有志者,事竟成!如果你在学习科技周边,那么本文《微软证实再次裁员,将影响约超2000名员工》,就很适合你!文章讲解的知识点主要包括,若是你对本文感兴趣,或者是想搞懂其中某个知识点,就请你继续往下看吧~

微软证实再次裁员,将影响约超2000名员工

科技巨头微软近日宣布新一轮裁员,受影响员工预计超过2000人。 此次裁员是基于绩效评估,微软发言人表示公司致力于高绩效人才队伍建设,对表现不佳的员工将采取相应措施。

知情人士透露,裁员规模不到公司员工总数的1%。 截至2024年6月,微软拥有22.8万名员工,这意味着此次裁员将影响超过2000名员工。

虽然微软的净收入利润率接近2000年代初以来的最高水平(近38%),但其股价在过去一年表现逊色,仅上涨12%,而纳斯达克指数同期上涨29%。

与之前的大规模裁员相比,此次裁员规模相对较小。 微软在2023年初裁员1万人,并在2024年1月游戏部门裁员1900人。

值得关注的是,微软与人工智能公司OpenAI的合作关系日益紧密,微软已投资超过130亿美元。 尽管如此,微软仍在积极寻求增长机会,财务总监Amy Hood预测,得益于人工智能基础设施能力的提升,Azure云服务的收入增长将在今年上半年加速。

终于介绍完啦!小伙伴们,这篇关于《微软证实再次裁员,将影响约超2000名员工》的介绍应该让你收获多多了吧!欢迎大家收藏或分享给更多需要学习的朋友吧~golang学习网公众号也会发布科技周边相关知识,快来关注吧!

2024年造车新势力销量汇总:理想总量第一 M7单品第一2024年造车新势力销量汇总:理想总量第一 M7单品第一
上一篇
2024年造车新势力销量汇总:理想总量第一 M7单品第一
Docker 卷
下一篇
Docker 卷
查看更多
最新文章
查看更多
课程推荐
  • 前端进阶之JavaScript设计模式
    前端进阶之JavaScript设计模式
    设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
    543次学习
  • GO语言核心编程课程
    GO语言核心编程课程
    本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
    516次学习
  • 简单聊聊mysql8与网络通信
    简单聊聊mysql8与网络通信
    如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
    500次学习
  • JavaScript正则表达式基础与实战
    JavaScript正则表达式基础与实战
    在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
    487次学习
  • 从零制作响应式网站—Grid布局
    从零制作响应式网站—Grid布局
    本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
    485次学习
查看更多
AI推荐
  • PubMedQA数据集详解:生物医学问答基准、功能与应用指南
    PubMedQA
    深入了解PubMedQA生物医学问答数据集,涵盖其核心功能、使用方法及在临床决策、药物研发等场景的应用,助力提升NLP模型性能。
    387次使用
  • H2O EvalGPT:开源LLM大模型评估与排行榜工具
    H2O EvalGPT
    H2O EvalGPT是H2O.ai推出的开源LLM评估平台,提供详细的大模型性能排行榜、行业特定基准测试及A/B测试功能,助您快速选择最适合项目的高性能大语言模型。
    468次使用
  • LMArena是什么?伯克利AI模型评估平台使用指南与功能解析
    LMArena
    LMArena是加州大学伯克利分校推出的AI模型匿名评测平台。通过盲测投票机制,用户可对比不同大模型回答并生成实时排行榜,助力开发者优化模型及用户选择最佳AI工具。
    475次使用
  • 斯坦福HELM:大语言模型Holistic Evaluation整体评估框架详解
    HELM
    深入了解斯坦福推出的HELM(Holistic Evaluation of Language Models)大模型评测体系。本文解析其核心功能、安装配置步骤及应用场景,涵盖准确性、公平性、鲁棒性等多维度指标,助力开发者全面优化语言模型性能。
    419次使用
  • MMBench详解:多模态大模型基准测试、功能特点与使用指南
    MMBench
    MMBench是由上海人工智能实验室等机构联合推出的多模态基准测试平台,提供细粒度能力评估、大规模数据集及VLMEvalKit工具。本文详细介绍其核心功能、安装使用方法及应用场景,助力开发者全面评估多模态模型性能。
    243次使用
微信登录更方便
  • 密码登录
  • 注册账号
登录即同意 用户协议 和 隐私政策
返回登录
  • 重置密码