11月18日据腾讯科技消息,德国媒体上周日报道,特斯拉公司计划投资 40 亿欧元( 44 亿美元)在柏林建设这座工厂,该工厂每年将生产多达 15 万辆汽车。如果在获得欧盟批准的条件下,德国政府将给特斯拉工厂提供 3 亿欧元(相当于3. 3 亿美元)的补贴。特斯拉柏林工厂预计在 2021 年投入生产,将生产Model Y和Model3 车型。
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11月18日据腾讯科技消息,德国媒体上周日报道,特斯拉公司计划投资 40 亿欧元( 44 亿美元)在柏林建设这座工厂,该工厂每年将生产多达 15 万辆汽车。如果在获得欧盟批准的条件下,德国政府将给特斯拉工厂提供 3 亿欧元(相当于3. 3 亿美元)的补贴。特斯拉柏林工厂预计在 2021 年投入生产,将生产Model Y和Model3 车型。
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最近,美国商务部根据《芯片与科学法案》批准向三星电子提供最多64亿美元补贴,但要求其在美国得克萨斯州泰勒市建设一座新的晶圆厂。三星早在1996年就开始在得州奥斯汀建厂制造芯片了,之前总投资达180亿美元,接下来将进入泰勒市,首批投资至少170亿美元,成为当地引入最大的一笔外资。值得一提的是,美国商务部供应链竞争力咨询委员会联合主席乌苏拉伯恩斯将进入台积电董事会,她还是白宫国家科学、技术、工程和数学项目前负责人、美国总统出口委员会前主席,其确实在一定程度上影响了美国的出口政策。
软件开发中的生成式人工智能市场预计将在2033年达到2874亿美元的惊人价值,展现出强劲的年复合增长率。这种显著增长突显了生成式人工智能在颠覆传统编码实践和加速软件开发过程中的日益重要作用。它通过生成复杂的代码模式来帮助制作可扩展且高效的软件设计。
埃隆・马斯克的人工智能初创公司正迎来一波重要的支持,随着xAI竞速追赶OpenAI和Anthropic等竞争对手在激烈的竞争中。与特斯拉和SpaceX首席执行官有密切关系的投资者正在商谈,计划帮助xAI在一轮融资中筹集30亿美元,消息人士透露,史蒂夫・杰维逊和风投公司Gigafund是潜在的支持者之一。“他要么加入xAI,要么加入他们,”马斯克写道,并指出他也提高了人工智能工程师的薪水。
欧盟的反垄断监管机构已确认,微软对OpenAI的130亿美元重要股权不会引发正式调查。这标志着这家科技巨头的重大转变,使其能够避免在遵守欧洲并购法规后可能会实施的限制措施。通过与多个合作伙伴的互动,并在战略性投资中采取非所有权立场,微软试图在影响科技行业的国际规则迷宫中谨慎行事。
英伟达近日宣布将与印尼第二大移动电信公司IndosatOoredooHutchison携手,在梭罗建设一座总投资额高达2亿美元的人工智能开发中心,此举标志着英伟达进一步扩大在印尼乃至整个东南亚的业务版图。据印尼通讯与信息部长布迪阿里塞蒂亚迪透露,这座名为IndonesiaAINation”的开发中心将加强当地的电信基础设施、人力资源和数字人才,为印尼乃至整个东南亚地区的人工智能和技术进
快科技4月8日消息,据媒体报道,特斯拉CEO马斯克在其个人账号上发文表示,特斯拉今年将在自动驾驶领域的投入将超过100亿美元。此前,有人对特斯拉自动驾驶辅助系统(FSD)的训练过程进行了猜测。特斯拉自动驾驶技术的训练一直备受关注,特别是在公司宣布FSD车队累计行驶里程突破10亿英里之后。马斯克表示:实现通用自动驾驶的难度令人震惊,它需要我们上面所描述的�
微软公司宣布将向一家总部位于阿拉伯联合酋长国的科技公司投资15亿美元,该公司由该国强大的国家安全顾问领导。微软和科技控股公司G42周二宣布了这项交易。“在得到负责任的管理后,像今天宣布的这样的投资有可能进一步推动全球数字技术的创新”,发言人布列塔尼・卡普林在一份书面声明中表示。
贾跃亭在其最新的视频声明中宣布,他已偿还了超100亿美元的债务。他提到2017年乐视网财务危机爆发时,他本人为乐视网的债务提供了约120亿美元的担保。他同时表示,能够早日返回祖国是他最大的梦想,他期待着在造车事业取得成功并清偿所有债务后,尽快回到中国。
人工智能编码辅助初创公司AugmentInc.今日宣布完成2.27亿美元的B轮融资,投后估值达9.77亿美元。本轮融资由SutterHillVentures、IndexVentures、InnovationEndeavors、LightspeedVenturePartners和MeritechCapital等投资机构参与。该公司正是凭借这种独特优势,致力于改变软件开发的完成方式。
继比亚迪后,又一家落地欧洲的中国车企出现了,它正是奇瑞汽车。当地时间4月19日,奇瑞汽车与西班牙汽车公司Ebro-EVMotors签署协议,将在西班牙巴塞罗那成立合资企业生产新型电动汽车。西班牙是仅次于德国的欧洲第二大汽车生产国,去年产量接近250万辆,预计今年可达230万辆左右。
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Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型(Diffusion Models, DMs)采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法,为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化,即采样调度,从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色,优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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