#meituan — Public Fediverse posts
Live and recent posts from across the Fediverse tagged #meituan, aggregated by home.social.
-
https://www.europesays.com/ie/630020/ China’s top AI is still trained on Nvidia chips. What is delaying a switch to local tech? #AI #AlibabaGroupHolding #ArtificialIntelligence #ArtificialIntelligence #Ascend #China #chips #CUDA #deepseek #Éire #Huawei #HuaweiTechnologies #IE #Ireland #KimiK3 #LongCat #Meituan #MoonshotAI #Nvidia #semiconductors #Technology #TheInformation #US
-
RT @Meituan_LongCat: 🐱 LongCat-2.0 ist jetzt vollständig Open-Source — lizenziert unter MIT, ohne Einschränkungen. Seit unserem Launch vor einigen Tagen war die Resonanz der Community unglaublich. Vielen Dank für das gesamte Feedback, die Diskussionen und das Interesse. Heute veröffentlichen wir die Modellgewichte und den Inferenzcode für alle. ◆ 1,6T MoE · ~48B aktiv · 1M Token-Kontext ◆ Agent-nativ: Integriert sich direkt mit Claude Code, OpenClaw und Hermes Agent ◆ Deployment: Unterstützung sowohl für GPU- als auch NPU-Plattformen — verifiziert auf großen nationalen Clusters 📑 Tech-Blog: longcat.ai/blog/longcat-2.0/ 🤗 HuggingFace: huggingface.co/meituan-longc… 💻 GitHub: github.com/meituan-longcat/L… 🪄 ModelScope: modelscope.ai/collections/me… 👇 Inferenzcode GPU: github.com/sgl-project/sglan… NPU: github.com/meituan-longcat/S… Meituan LongCat (@MeituanLongCat) Wir stellen LongCat-2.0 vor 🐱 1,6T Parameter · MoE mit ~48B aktiv · 1M Kontext Das vollständige Modell hinter Owl Alpha auf @OpenRouter — jetzt verfügbar. Von Grund auf für agentic Coding gebaut: ◆ LongCat Sparse Attention (LSA) — effiziente Skalierung für 1M-Kontext-Tokens ◆ Zero-Compute Experts — dynamische Aktivierung 33B–56B pro Token, keine verschwendete Rechenleistung ◆ MOPD — drei spezialisierte Expertengruppen (Agent / Reasoning / Interaction), aufgabengesteuert durch Gate-Routing Wie es sich schlägt: → Terminal-Bench 2.1: 70,8 → SWE-bench Pro: 59,5 (GPT-5.5: 58,6) → SWE-bench Multilingual: 77,3 → FORTE: 73,2 · RWSearch: 78,8 · BrowseComp: 79,9 📖 Tech-Blog: longcat.chat/blog/longcat-2.… Probieren Sie es in verschiedenen Szenarie…
mehr auf Arint.info
#AI #DeepLearning #LongCat #MachineLearning #Meituan #OpenSource #arint_info
-
RT @Meituan_LongCat: 🐱 LongCat-2.0 ist jetzt vollständig Open-Source — lizenziert unter MIT, ohne Einschränkungen. Seit unserem Launch vor einigen Tagen war die Resonanz der Community unglaublich. Vielen Dank für das gesamte Feedback, die Diskussionen und das Interesse. Heute veröffentlichen wir die Modellgewichte und den Inferenzcode für alle. ◆ 1,6T MoE · ~48B aktiv · 1M Token-Kontext ◆ Agent-nativ: Integriert sich direkt mit Claude Code, OpenClaw und Hermes Agent ◆ Deployment: Unterstützung sowohl für GPU- als auch NPU-Plattformen — verifiziert auf großen nationalen Clusters 📑 Tech-Blog: longcat.ai/blog/longcat-2.0/ 🤗 HuggingFace: huggingface.co/meituan-longc… 💻 GitHub: github.com/meituan-longcat/L… 🪄 ModelScope: modelscope.ai/collections/me… 👇 Inferenzcode GPU: github.com/sgl-project/sglan… NPU: github.com/meituan-longcat/S… Meituan LongCat (@MeituanLongCat) Wir stellen LongCat-2.0 vor 🐱 1,6T Parameter · MoE mit ~48B aktiv · 1M Kontext Das vollständige Modell hinter Owl Alpha auf @OpenRouter — jetzt verfügbar. Von Grund auf für agentic Coding gebaut: ◆ LongCat Sparse Attention (LSA) — effiziente Skalierung für 1M-Kontext-Tokens ◆ Zero-Compute Experts — dynamische Aktivierung 33B–56B pro Token, keine verschwendete Rechenleistung ◆ MOPD — drei spezialisierte Expertengruppen (Agent / Reasoning / Interaction), aufgabengesteuert durch Gate-Routing Wie es sich schlägt: → Terminal-Bench 2.1: 70,8 → SWE-bench Pro: 59,5 (GPT-5.5: 58,6) → SWE-bench Multilingual: 77,3 → FORTE: 73,2 · RWSearch: 78,8 · BrowseComp: 79,9 📖 Tech-Blog: longcat.chat/blog/longcat-2.… Probieren Sie es in verschiedenen Szenarie…
mehr auf Arint.info
#AI #DeepLearning #LongCat #MachineLearning #Meituan #OpenSource #arint_info
-
RT @Meituan_LongCat: 🐱 LongCat-2.0 ist jetzt vollständig Open-Source — lizenziert unter MIT, ohne Einschränkungen. Seit unserem Launch vor einigen Tagen war die Resonanz der Community unglaublich. Vielen Dank für das gesamte Feedback, die Diskussionen und das Interesse. Heute veröffentlichen wir die Modellgewichte und den Inferenzcode für alle. ◆ 1,6T MoE · ~48B aktiv · 1M Token-Kontext ◆ Agent-nativ: Integriert sich direkt mit Claude Code, OpenClaw und Hermes Agent ◆ Deployment: Unterstützung sowohl für GPU- als auch NPU-Plattformen — verifiziert auf großen nationalen Clusters 📑 Tech-Blog: longcat.ai/blog/longcat-2.0/ 🤗 HuggingFace: huggingface.co/meituan-longc… 💻 GitHub: github.com/meituan-longcat/L… 🪄 ModelScope: modelscope.ai/collections/me… 👇 Inferenzcode GPU: github.com/sgl-project/sglan… NPU: github.com/meituan-longcat/S… Meituan LongCat (@MeituanLongCat) Wir stellen LongCat-2.0 vor 🐱 1,6T Parameter · MoE mit ~48B aktiv · 1M Kontext Das vollständige Modell hinter Owl Alpha auf @OpenRouter — jetzt verfügbar. Von Grund auf für agentic Coding gebaut: ◆ LongCat Sparse Attention (LSA) — effiziente Skalierung für 1M-Kontext-Tokens ◆ Zero-Compute Experts — dynamische Aktivierung 33B–56B pro Token, keine verschwendete Rechenleistung ◆ MOPD — drei spezialisierte Expertengruppen (Agent / Reasoning / Interaction), aufgabengesteuert durch Gate-Routing Wie es sich schlägt: → Terminal-Bench 2.1: 70,8 → SWE-bench Pro: 59,5 (GPT-5.5: 58,6) → SWE-bench Multilingual: 77,3 → FORTE: 73,2 · RWSearch: 78,8 · BrowseComp: 79,9 📖 Tech-Blog: longcat.chat/blog/longcat-2.… Probieren Sie es in verschiedenen Szenarie…
mehr auf Arint.info
#AI #DeepLearning #LongCat #MachineLearning #Meituan #OpenSource #arint_info
-
RT @Meituan_LongCat: 🐱 LongCat-2.0 ist jetzt vollständig Open-Source — lizenziert unter MIT, ohne Einschränkungen. Seit unserem Launch vor einigen Tagen war die Resonanz der Community unglaublich. Vielen Dank für das gesamte Feedback, die Diskussionen und das Interesse. Heute veröffentlichen wir die Modellgewichte und den Inferenzcode für alle. ◆ 1,6T MoE · ~48B aktiv · 1M Token-Kontext ◆ Agent-nativ: Integriert sich direkt mit Claude Code, OpenClaw und Hermes Agent ◆ Deployment: Unterstützung sowohl für GPU- als auch NPU-Plattformen — verifiziert auf großen nationalen Clusters 📑 Tech-Blog: longcat.ai/blog/longcat-2.0/ 🤗 HuggingFace: huggingface.co/meituan-longc… 💻 GitHub: github.com/meituan-longcat/L… 🪄 ModelScope: modelscope.ai/collections/me… 👇 Inferenzcode GPU: github.com/sgl-project/sglan… NPU: github.com/meituan-longcat/S… Meituan LongCat (@MeituanLongCat) Wir stellen LongCat-2.0 vor 🐱 1,6T Parameter · MoE mit ~48B aktiv · 1M Kontext Das vollständige Modell hinter Owl Alpha auf @OpenRouter — jetzt verfügbar. Von Grund auf für agentic Coding gebaut: ◆ LongCat Sparse Attention (LSA) — effiziente Skalierung für 1M-Kontext-Tokens ◆ Zero-Compute Experts — dynamische Aktivierung 33B–56B pro Token, keine verschwendete Rechenleistung ◆ MOPD — drei spezialisierte Expertengruppen (Agent / Reasoning / Interaction), aufgabengesteuert durch Gate-Routing Wie es sich schlägt: → Terminal-Bench 2.1: 70,8 → SWE-bench Pro: 59,5 (GPT-5.5: 58,6) → SWE-bench Multilingual: 77,3 → FORTE: 73,2 · RWSearch: 78,8 · BrowseComp: 79,9 📖 Tech-Blog: longcat.chat/blog/longcat-2.… Probieren Sie es in verschiedenen Szenarie…
mehr auf Arint.info
#AI #DeepLearning #LongCat #MachineLearning #Meituan #OpenSource #arint_info
-
RT @Meituan_LongCat: 🐱 LongCat-2.0 ist jetzt vollständig Open-Source — lizenziert unter MIT, ohne Einschränkungen. Seit unserem Launch vor einigen Tagen ist die Resonanz der Community unglaublich. Vielen Dank für das gesamte Feedback, die Diskussionen und das Interesse. Heute veröffentlichen wir die Modellgewichte und den Inferenzcode für alle. ◆ 1,6T MoE · ~48B aktiv · 1M Token-Kontext ◆ Agent-nativ: Integriert sich direkt in Claude Code, OpenClaw und Hermes Agent ◆ Deployment: Unterstützung sowohl für GPU- als auch NPU-Plattformen — verifiziert auf großen nationalen Clusters 📑 Tech-Blog: longcat.ai/blog/longcat-2.0/ 🤗 HuggingFace: huggingface.co/meituan-longc… 💻 GitHub: github.com/meituan-longcat/L… 🪄 ModelScope: modelscope.ai/collections/me… 👇 Inferenzcode GPU: github.com/sgl-project/sglan… NPU: github.com/meituan-longcat/S… Meituan LongCat (@MeituanLongCat) Wir stellen LongCat-2.0 vor 🐱 1,6T Parameter · MoE mit ~48B aktiv · 1M Kontext Das vollständige Modell hinter Owl Alpha auf @OpenRouter — jetzt verfügbar. Von Grund auf für agentic Coding gebaut: ◆ LongCat Sparse Attention (LSA) — skaliert effizient für 1M-Kontext-Token ◆ Zero-Compute Experts — dynamische Aktivierung 33B–56B pro Token, null verschwendete Rechenleistung ◆ MOPD — drei spezialisierte Expertengruppen (Agent / Reasoning / Interaction), gate-gesteuert pro Aufgabe Wie es sich schlägt: → Terminal-Bench 2.1: 70,8 → SWE-bench Pro: 59,5 (GPT-5.5: 58,6) → SWE-bench Multilingual: 77,3 → FORTE: 73,2 · RWSearch: 78,8 · BrowseComp: 79,9 📖 Tech-Blog: longcat.chat/blog/longcat-2.… Probieren Sie es in verschiedenen Szenarien aus 🧵👇 — https…
mehr auf Arint.info
#AI #DeepLearning #LongCat #MachineLearning #Meituan #OpenSource #arint_info
-
RT @Meituan_LongCat: 🐱 LongCat-2.0 ist jetzt vollständig Open-Source — lizenziert unter MIT, ohne Einschränkungen. Seit unserem Launch vor einigen Tagen ist die Resonanz der Community unglaublich. Vielen Dank für das gesamte Feedback, die Diskussionen und das Interesse. Heute veröffentlichen wir die Modellgewichte und den Inferenzcode für alle. ◆ 1,6T MoE · ~48B aktiv · 1M Token-Kontext ◆ Agent-nativ: Integriert sich direkt in Claude Code, OpenClaw und Hermes Agent ◆ Deployment: Unterstützung sowohl für GPU- als auch NPU-Plattformen — verifiziert auf großen nationalen Clusters 📑 Tech-Blog: longcat.ai/blog/longcat-2.0/ 🤗 HuggingFace: huggingface.co/meituan-longc… 💻 GitHub: github.com/meituan-longcat/L… 🪄 ModelScope: modelscope.ai/collections/me… 👇 Inferenzcode GPU: github.com/sgl-project/sglan… NPU: github.com/meituan-longcat/S… Meituan LongCat (@MeituanLongCat) Wir stellen LongCat-2.0 vor 🐱 1,6T Parameter · MoE mit ~48B aktiv · 1M Kontext Das vollständige Modell hinter Owl Alpha auf @OpenRouter — jetzt verfügbar. Von Grund auf für agentic Coding gebaut: ◆ LongCat Sparse Attention (LSA) — skaliert effizient für 1M-Kontext-Token ◆ Zero-Compute Experts — dynamische Aktivierung 33B–56B pro Token, null verschwendete Rechenleistung ◆ MOPD — drei spezialisierte Expertengruppen (Agent / Reasoning / Interaction), gate-gesteuert pro Aufgabe Wie es sich schlägt: → Terminal-Bench 2.1: 70,8 → SWE-bench Pro: 59,5 (GPT-5.5: 58,6) → SWE-bench Multilingual: 77,3 → FORTE: 73,2 · RWSearch: 78,8 · BrowseComp: 79,9 📖 Tech-Blog: longcat.chat/blog/longcat-2.… Probieren Sie es in verschiedenen Szenarien aus 🧵👇 — https…
mehr auf Arint.info
#AI #DeepLearning #LongCat #MachineLearning #Meituan #OpenSource #arint_info
-
RT @Meituan_LongCat: 🐱 LongCat-2.0 ist jetzt vollständig Open-Source — lizenziert unter MIT, ohne Einschränkungen. Seit unserem Launch vor einigen Tagen ist die Resonanz der Community unglaublich. Vielen Dank für das gesamte Feedback, die Diskussionen und das Interesse. Heute veröffentlichen wir die Modellgewichte und den Inferenzcode für alle. ◆ 1,6T MoE · ~48B aktiv · 1M Token-Kontext ◆ Agent-nativ: Integriert sich direkt in Claude Code, OpenClaw und Hermes Agent ◆ Deployment: Unterstützung sowohl für GPU- als auch NPU-Plattformen — verifiziert auf großen nationalen Clusters 📑 Tech-Blog: longcat.ai/blog/longcat-2.0/ 🤗 HuggingFace: huggingface.co/meituan-longc… 💻 GitHub: github.com/meituan-longcat/L… 🪄 ModelScope: modelscope.ai/collections/me… 👇 Inferenzcode GPU: github.com/sgl-project/sglan… NPU: github.com/meituan-longcat/S… Meituan LongCat (@MeituanLongCat) Wir stellen LongCat-2.0 vor 🐱 1,6T Parameter · MoE mit ~48B aktiv · 1M Kontext Das vollständige Modell hinter Owl Alpha auf @OpenRouter — jetzt verfügbar. Von Grund auf für agentic Coding gebaut: ◆ LongCat Sparse Attention (LSA) — skaliert effizient für 1M-Kontext-Token ◆ Zero-Compute Experts — dynamische Aktivierung 33B–56B pro Token, null verschwendete Rechenleistung ◆ MOPD — drei spezialisierte Expertengruppen (Agent / Reasoning / Interaction), gate-gesteuert pro Aufgabe Wie es sich schlägt: → Terminal-Bench 2.1: 70,8 → SWE-bench Pro: 59,5 (GPT-5.5: 58,6) → SWE-bench Multilingual: 77,3 → FORTE: 73,2 · RWSearch: 78,8 · BrowseComp: 79,9 📖 Tech-Blog: longcat.chat/blog/longcat-2.… Probieren Sie es in verschiedenen Szenarien aus 🧵👇 — https…
mehr auf Arint.info
#AI #DeepLearning #LongCat #MachineLearning #Meituan #OpenSource #arint_info
-
RT @Meituan_LongCat: 🐱 LongCat-2.0 ist jetzt vollständig Open-Source — lizenziert unter MIT, ohne Einschränkungen. Seit unserem Launch vor einigen Tagen ist die Resonanz der Community unglaublich. Vielen Dank für das gesamte Feedback, die Diskussionen und das Interesse. Heute veröffentlichen wir die Modellgewichte und den Inferenzcode für alle. ◆ 1,6T MoE · ~48B aktiv · 1M Token-Kontext ◆ Agent-nativ: Integriert sich direkt in Claude Code, OpenClaw und Hermes Agent ◆ Deployment: Unterstützung sowohl für GPU- als auch NPU-Plattformen — verifiziert auf großen nationalen Clusters 📑 Tech-Blog: longcat.ai/blog/longcat-2.0/ 🤗 HuggingFace: huggingface.co/meituan-longc… 💻 GitHub: github.com/meituan-longcat/L… 🪄 ModelScope: modelscope.ai/collections/me… 👇 Inferenzcode GPU: github.com/sgl-project/sglan… NPU: github.com/meituan-longcat/S… Meituan LongCat (@MeituanLongCat) Wir stellen LongCat-2.0 vor 🐱 1,6T Parameter · MoE mit ~48B aktiv · 1M Kontext Das vollständige Modell hinter Owl Alpha auf @OpenRouter — jetzt verfügbar. Von Grund auf für agentic Coding gebaut: ◆ LongCat Sparse Attention (LSA) — skaliert effizient für 1M-Kontext-Token ◆ Zero-Compute Experts — dynamische Aktivierung 33B–56B pro Token, null verschwendete Rechenleistung ◆ MOPD — drei spezialisierte Expertengruppen (Agent / Reasoning / Interaction), gate-gesteuert pro Aufgabe Wie es sich schlägt: → Terminal-Bench 2.1: 70,8 → SWE-bench Pro: 59,5 (GPT-5.5: 58,6) → SWE-bench Multilingual: 77,3 → FORTE: 73,2 · RWSearch: 78,8 · BrowseComp: 79,9 📖 Tech-Blog: longcat.chat/blog/longcat-2.… Probieren Sie es in verschiedenen Szenarien aus 🧵👇 — https…
mehr auf Arint.info
#AI #DeepLearning #LongCat #MachineLearning #Meituan #OpenSource #arint_info
-
#Meituan open-sourced #LongCat 2.0, a 1.6T parameter Mixture-of-Experts model trained entirely on #Chinesechips. The model, which has been leading #OpenRouter, offers a 1-million-token context window and is available under a permissive #MITlicence. LongCat-2.0 excels in software engineering tasks, outperforming GPT-5.5 on the SWE-bench Pro benchmark. https://venturebeat.com/technology/meituan-open-sources-longcat-2-0-the-1-6t-near-frontier-agentic-coding-model-thats-been-leading-openrouter-trained-entirely-on-chinese-chips?eicker.news #tech #media #news
-
#Meituan open-sourced #LongCat 2.0, a 1.6T parameter Mixture-of-Experts model trained entirely on #Chinesechips. The model, which has been leading #OpenRouter, offers a 1-million-token context window and is available under a permissive #MITlicence. LongCat-2.0 excels in software engineering tasks, outperforming GPT-5.5 on the SWE-bench Pro benchmark. https://venturebeat.com/technology/meituan-open-sources-longcat-2-0-the-1-6t-near-frontier-agentic-coding-model-thats-been-leading-openrouter-trained-entirely-on-chinese-chips?eicker.news #tech #media #news
-
#Meituan open-sourced #LongCat 2.0, a 1.6T parameter Mixture-of-Experts model trained entirely on #Chinesechips. The model, which has been leading #OpenRouter, offers a 1-million-token context window and is available under a permissive #MITlicence. LongCat-2.0 excels in software engineering tasks, outperforming GPT-5.5 on the SWE-bench Pro benchmark. https://venturebeat.com/technology/meituan-open-sources-longcat-2-0-the-1-6t-near-frontier-agentic-coding-model-thats-been-leading-openrouter-trained-entirely-on-chinese-chips?eicker.news #tech #media #news
-
#Meituan open-sourced #LongCat 2.0, a 1.6T parameter Mixture-of-Experts model trained entirely on #Chinesechips. The model, which has been leading #OpenRouter, offers a 1-million-token context window and is available under a permissive #MITlicence. LongCat-2.0 excels in software engineering tasks, outperforming GPT-5.5 on the SWE-bench Pro benchmark. https://venturebeat.com/technology/meituan-open-sources-longcat-2-0-the-1-6t-near-frontier-agentic-coding-model-thats-been-leading-openrouter-trained-entirely-on-chinese-chips?eicker.news #tech #media #news
-
#Meituan open-sourced #LongCat 2.0, a 1.6T parameter Mixture-of-Experts model trained entirely on #Chinesechips. The model, which has been leading #OpenRouter, offers a 1-million-token context window and is available under a permissive #MITlicence. LongCat-2.0 excels in software engineering tasks, outperforming GPT-5.5 on the SWE-bench Pro benchmark. https://venturebeat.com/technology/meituan-open-sources-longcat-2-0-the-1-6t-near-frontier-agentic-coding-model-thats-been-leading-openrouter-trained-entirely-on-chinese-chips?eicker.news #tech #media #news
-
#Meituan trained a 1.6 trillion parameter AI model, #LongCat 2.0, entirely on #Chinesechips, demonstrating #China’s capability to train #largescalemodels without #Nvidia hardware. While LongCat-2.0 outperforms some Western models on specific benchmarks, it falls short on others. https://the-decoder.com/meituans-longcat-2-0-shows-china-can-train-massive-ai-models-without-nvidia/?AIagents.at #AIagent #AI #ML #NLP #LLM #GenAI
-
#Meituan trained a 1.6 trillion parameter AI model, #LongCat 2.0, entirely on #Chinesechips, demonstrating #China’s capability to train #largescalemodels without #Nvidia hardware. While LongCat-2.0 outperforms some Western models on specific benchmarks, it falls short on others. https://the-decoder.com/meituans-longcat-2-0-shows-china-can-train-massive-ai-models-without-nvidia/?AIagents.at #AIagent #AI #ML #NLP #LLM #GenAI
-
#Meituan trained a 1.6 trillion parameter AI model, #LongCat 2.0, entirely on #Chinesechips, demonstrating #China’s capability to train #largescalemodels without #Nvidia hardware. While LongCat-2.0 outperforms some Western models on specific benchmarks, it falls short on others. https://the-decoder.com/meituans-longcat-2-0-shows-china-can-train-massive-ai-models-without-nvidia/?AIagents.at #AIagent #AI #ML #NLP #LLM #GenAI
-
#Meituan trained a 1.6 trillion parameter AI model, #LongCat 2.0, entirely on #Chinesechips, demonstrating #China’s capability to train #largescalemodels without #Nvidia hardware. While LongCat-2.0 outperforms some Western models on specific benchmarks, it falls short on others. https://the-decoder.com/meituans-longcat-2-0-shows-china-can-train-massive-ai-models-without-nvidia/?AIagents.at #AIagent #AI #ML #NLP #LLM #GenAI
-
#Meituan trained a 1.6 trillion parameter AI model, #LongCat 2.0, entirely on #Chinesechips, demonstrating #China’s capability to train #largescalemodels without #Nvidia hardware. While LongCat-2.0 outperforms some Western models on specific benchmarks, it falls short on others. https://the-decoder.com/meituans-longcat-2-0-shows-china-can-train-massive-ai-models-without-nvidia/?AIagents.at #AIagent #AI #ML #NLP #LLM #GenAI
-
Chinese companies focused on artificial intelligence hardware are having a breakaway moment in earnings estimates as price wars hold back internet platforms. https://www.japantimes.co.jp/business/2026/01/27/companies/china-ai-hardware-growth/?utm_medium=Social&utm_source=mastodon #business #companies #china #ai #tech #cambricontechnologies #zhongjiinnolight #foxconnindustrialinternet #alibabagroupholding #meituan #jdcom #tencentholdings #baidu #netease #pddholdings #xiaomi
-
Europe’s quick-commerce startups are overhyped: Lessons from China - Alexander Kremer
Contributor
Share on Twi... - http://feedproxy.google.com/~r/Techcrunch/~3/c7AhZ3dDA0Q/ #onlinefoodordering #ececommerceandd2c #onlinegrocery #deliveryhero #fooddelivery #e-commerce #ecommerce #carrefour #pinduoduo #covid-19 #eceurope #alibaba #ecchina #meituan #column #europe #amazon #gopuff #china #ocado #asia #tc -
China Roundup: What’s going on with China’s data security clampdown? - Hello and welcome back to TechCrunch’s China Roundup, a digest of recent events sh... - http://feedproxy.google.com/~r/Techcrunch/~3/n2EN84c7Pc4/ #thewallstreetjournal #alibabagroup #fooddelivery #bytedance #saicmotor #antgroup #smartcar #alibaba #beijing #meituan #tencent #alipay #jackma #tiktok #china #asia #didi #tc
-
Alibaba, Tencent, Didi - Chinas führende Technologiefirmen bekommen den langen Arm der Kommunistischen Partei zu spüren. Auch die reichsten Männer bleiben nicht verschont. Warum bremst Peking seine Unternehmen aus? Warum China gegen seine Tech-Elite vorgeht | DW | 06.07.2021 #JackMa #Alibaba #Technologiepolitik #Datensicherheit #China #Tencent #Didi #Meituan #Bytedance #Pinduoduo -
China Orders Didi Off App Stores in Escalating Crackdown - The move comes two days after the government said it was investigating cybersecurity issu... - https://www.nytimes.com/2021/07/04/technology/china-didi-app-removed.html #regulationandderegulationofindustry #beijingbytedancetechnologycoltd #cyberspaceadministrationofchina #computersandtheinternet #alibabagroupholdingltd #politicsandgovernment #mobileapplications #tencentholdingsltd #fines(penalties) #meituan-dianping #baiduinc
-
Food delivered to the doorstep is not so cheap in China anymore - A big selling point of ordering food to the doorstep in China is price, which, in the early years, c... more: http://feedproxy.google.com/~r/Techcrunch/~3/bJPXeXbI6pQ/ #onlinefoodordering #meituan-dianping #alibabagroup #fooddelivery #doordash #ubereats #alibaba #grubhub #meituan #tencent #amazon #driver #ele.me #jd.com #baidu #china #meitu #asia #food #uber #ofo