1月16日,推特CEO杰克·多西在公司会议上视频连线特斯拉CEO埃隆·马斯克,请教该如何整顿社交网络。马斯克给出的建议是,找出机器人账号,同时要分清真假用户,弄清楚他是真人,水军,还是喷子大军。马斯克在推特上拥有近3100万粉丝,他此前也对推特多项政策发表意见,是一位被推特公司十分重视的用户。
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1月16日,推特CEO杰克·多西在公司会议上视频连线特斯拉CEO埃隆·马斯克,请教该如何整顿社交网络。马斯克给出的建议是,找出机器人账号,同时要分清真假用户,弄清楚他是真人,水军,还是喷子大军。马斯克在推特上拥有近3100万粉丝,他此前也对推特多项政策发表意见,是一位被推特公司十分重视的用户。
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近日,一位网友在网络上就人形机器人发帖提出了一系列问题。他询问:人形机器人的重量不到汽车的十分之一,那么它是否能够制造坡道时达到汽车的十倍?这两者之间是否有相关性?似乎软件能力不是制造能力将成为制约因素。一旦其实用性得到验证,公司将开始销售该机器人。
特斯拉CEO马斯克在最近的财报电话会议上透露,特斯拉的Optimus人形机器人预计将在今年底前具备执行有用的”工厂任务的能力,并有望在2025年底前推向市场。这一消息引发了业界和公众的广泛关注。Optimus的推出不仅展示了特斯拉在人工智能和机器人技术领域的领先地位,也预示着未来制造业和服务业将迎来一场深刻的变革。
马斯克称,本周晚些时候,大模型Grok将向X社交媒体premium订阅用户全面开放。3月18日马斯克旗下xAI宣布开源Grok-1。该公司团队成员曾在DeepMind、OpenAI、谷歌研究院、微软研究院、特斯拉及多伦多大学供职,由埃隆・马斯克领导。
快科技4月9日消息,据媒体报道,特斯拉CEO马斯克在接受采访时表示,中国汽车制造商对特斯拉构成的极大竞争挑战”,是全球最有竞争力的”。马斯克坚称,电动车的普及仍在相当快地”进行,同时其表示依旧关注来自中国在电动车和更广泛的汽车行业的竞争。对于时下的热门话题人工智能,马斯克表示:如果将通用人工智能定义为智力超过最聪明的人类,我认为可能就是明
对于人工智能领域,马斯克一直持积极的态度,在近日的访谈中,马斯克预测,人工智能可能在明年或2026年之前超过最聪明的人类。马斯克的激进观点,遭到了一些人的反对,当地时间4月10日AI初创公司GeometricIntelligence的CEO加里马库斯称,愿意赌一百万美元,来证明马斯克的预言错误。
【新智元导读】大模型这把火点燃了整个机器人行业的热情。纵观全世界,过去几个月,国内外大模型大厂和机器人初创公司的合作也是动作不断。科大讯飞所做的,就是用技术革新,让机器人走进每个家庭。
随着机器人进入到越来越多的生产生活场景中,作业任务和环境变得更加复杂,机器人需要更精准、更稳定、更智能、更灵敏的自主导航能力。自主导航技术作为机器人技术的核心,虽然经过了多年发展,取得了长足进步,但在实践过程中,依然面临较多难题,如面对特殊障碍物难以避障、复杂场景精度降低稳定性下降、智能交互支持不足等问题,且地图构建大多仍为传统的2D栅格地图、拓扑地图,缺乏机器人用于理解环境、人机交互等业务的高层次语义信息。结合INDEMIND提供成熟的硬件参考设计和量产设计服务及相对成熟的作业单元技术,整机从立项到量产最快可以控制到2个月以内,大大降低企业的研发周期和投入成本。
快科技4月22日消息,近日,媒体报道了特斯拉多次调整旗下FSD完全自动驾驶软件的价格。这一举动引发了广泛讨论,人们纷纷对马斯克及特斯拉的定价策略提出质疑。针对外界的疑问,马斯克在一篇关于特斯拉频繁调价”的文章下回复称,传统经销商模式的价格同样不稳定。他强调了其他汽车厂商也会通过不断的经销商加价或者制造商、经销商的激励措施来调整价格。因此,�
在今天下午的直播当中,雷军对如何看待将他与马斯克进行比较”这一问题进行了回答。雷军表示:毫无疑问,大家不能把小米当做是一个车厂来看待,小米的战略是人车家全生态。有一点是一样的,那就是我们和马斯克一样,都帮助了科技的普及,推动了这个社会的进步。
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。
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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