站长之家(ChinaZ.com) 3月9日 消息:随着特斯拉业务在中国的扩展，这家电动汽车巨头正打算在中国招聘太阳能和储能项目经理。
特斯拉人力资源部的官方微信发布了两则招聘信息，拟在中国招聘太阳能和储能项目经理，工作地点均在上海。而在上个月，特斯拉CEO埃隆·马斯克在Twitter上还表示“很快”就将宣布中国和欧洲太阳能项目的时间安排，但并未提供更多的细节。
有消息称，特斯拉正在寻找项目经理，为商业或住宅客户设计和执行太阳能项目，另有报道则称特斯拉在寻找经理，开发光伏储能项目。
2016 年，特斯拉以 26 亿美元的价格收购了总部位于加州的SolarCity，从而进入了太阳能行业，并表示希望发展自己的能源业务。中国国家能源局今年 1 月宣布，将在 2020 年拨款 15 亿元人民币(约合2. 1727 亿美元)用于新的太阳能发电项目的建设。
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特斯拉的降价，背刺不少刚提车用户，但退差基本无望。杭州的王女士在4月18日刚从特斯拉门店提了一辆ModelY，她还没来得及开心多久，到了4月21日，这款车就降价了一万四，让她心疼不已！”不过，有业内人士认为，是与特斯拉销量下滑，以及中国市场竞争加剧有关。
特斯拉近期发布多则与人形机器人Optimus相关的招聘信息，显示该项目正在加速推进。公司正在招聘一位服务技术撰写员，负责为Optimus编写全面易懂的用户手册，包括服务手册、故障排除指南、维护程序和培训材料等。业内人士认为，一旦Optimus问世，必将掀起新一轮人工智能应用热潮，为人类生活带来深远影响。
特斯拉FSD可能很快就会落地中国。有特斯拉中国车主向马斯克提问称：期待特斯拉FSD早日入华，什么时候能实现？目前特斯拉FSD功能尚未落地国内，此前研报指出，FSD若成功入华，将成为中国车企自动驾驶方案强有力的竞争者，助力国内自动驾驶行业快速发展。
近日一位中国网友询问特斯拉FSD何时进入中国市场。该车主表示期待特斯拉FSD早日在中国上市，并关注HW3.0系统的进展以及新的倒车辅助功能何时能够推送给中国的特斯拉HW3.0车主。以新款特斯拉Model3为例，选装FSD需花费6.4万元，选装后可实现识别交通信号灯和停车标志并做出反应，在城市街道中自动辅助驾驶等功能。
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
特斯拉首席执行官马斯克于当地时间4月16日在社交媒体平台X上发布动态，表示公司正在对销售和交付体系进行精简，他认为这一体系“已经变得复杂且效率低下”。马斯克最近进一步指出，特斯拉计划在全球范围内裁减超过10%的员工。随着公司规模的扩大，全球范围内设立的多家工厂使得某些领域的角色和工作职能出现了重叠现象。
快科技4月3日消息，小米汽车上市不到一周，已经突破了10万大定，同时锁定订单超过4万。在小米SU7首批交付仪式上，小米集团创始人雷军宣布：小米SU7开售仅短短几天时间，就有超过10万人下定，锁单量已超过4万单。他表示：这是一份沉甸甸的信任，我们一定要把产品做好、品质做好、服务做好，不辜负大家的信任。”雷军还强调了小米汽车的意义，认为这标志着智能汽车的
特斯拉投资者AlexAvoigt在社交媒体发帖称，投资特斯拉已10年，我可以证明，当怀疑最多之时，也是最大飞跃之时。这是一种可靠的重复模式，最近又在重复。Model3焕新版售价降至23.19万元，Model3长续航焕新版售价降至27.19万元，起步价已经低于小米SU7Pro。
今日，吉利董事长李书福今日联合俞敏洪，一同探访了吉利卫星超级工厂并进行了直播。俞敏洪表示：如果在中国有一个企业可以和马斯克和特斯拉靠近的企业，那么这家企业就是吉利。李书福还提到了自己造车的初衷，那就是让别人模仿不了。
全球首富埃隆・马斯克近期在建立xAI的过程中不仅与科技巨头、初创公司展开激烈竞争采取了从自家特斯拉挖来优秀工程师的策略。特斯拉的工程师EthanKnight等一众人才转投xAI，使得xAI在人才储备上得到强化。随着xAI在人才储备和技术研发上的持续努力，马斯克希望在人工智能领域取得领先地位，为未来的发展奠定基础。
SpaceByte是一种全新的字节级解码架构,旨在解决大型语言模型中广泛使用的Tokenization技术所带来的一些弊端。Tokenization虽能显著提升模型性能,但也存在诸多缺陷,如引入性能偏差、增加对抗攻击脆弱性、降低字符级建模效果及增加建模复杂度等。SpaceByte在保留Tokenizer的优势基础上,有效解决了上述缺陷。它使用字节级Transformer作为基础,并在模型层次中间插入更大的Transformer块,尤其是在遇到空格等通常表示单词边界的字节时。该架构在相同的训练和推理计算资源预算下,不但超越了其他字节级模型,甚至可以与Tokenization的Transformer模型取得相当的性能。
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