【TechWeb】10月3日消息，据国外媒体报道，截至当地时间周五美股收盘，电动汽车制造商特斯拉的股价下跌7.38%，报收于415.09美元，公司市值也下跌至3867.84亿美元。
此前，特斯拉公布了今年第三季度的交付结果。该公司表示，该季度，它交付了13.93万辆电动汽车，与今年第二季度的9.065万辆相比环比增长逾53%，与去年同期的9.7万辆相比同比增长43%，再次创下新高。
尽管特斯拉第三季度的交付量略高于华尔街13.7万辆的预期，而且打破了其2019年第四季度11.2万辆的交付记录，甚至可能超出了一些分析师的平均预期，但对一些投资者而言却不那么理想。因此，该公司股价在当地时间周五收盘时下跌逾7%。
特斯拉预计，今年将交付50万辆电动汽车，与2019年相比增长36%。但是今年到目前为止，该公司仅交付了31.835万辆汽车，这意味着它需要在第四季度交付18.165万辆汽车才能实现这一目标。（小狐狸）
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特斯拉正式揭开了全新Model3P的神秘面纱，售价33.59万元，预计交付日期为2024年第三季度。新推出的特斯拉Model3Performance，不仅继承了特斯拉一贯的高品质与卓越性能，更在细节之处展现了品牌的匠心独运。相信凭借其卓越的性能和合理的价格，新款Model3Performance定将成为市场上的一款热销车型。
快科技4月9日消息据媒体报道，特斯拉股价周一大涨4.9%，创下自3月18日以来的最大单日涨幅。这一涨势是由马斯克此前宣布将于8月8日发布机器人出租车所引发的，使其身价一周内增加了57.8亿美元，达到了1860亿美元。这也让马斯克在一个周末内超越了扎克伯格，重新夺回了全球富豪榜第三位的位置。与此同时，Meta股价周一下跌1.53%，导致扎克伯格的身价一夜蒸发了27.7亿美元，
小鹏汽车宣布正式进入香港市场，并与汽车集团建立合作伙伴关系，授权森那美汽车集团为其香港市场的官方代理商。小鹏汽车表示，旗下的小鹏G6和小鹏X9将于五月中旬率先在香港亮相，并计划于今年第三季度开始交付。小鹏汽车还将于4月份正式推出全新子品牌，首款车型定位于15万级的纯电轿车，并将具备小鹏引以为傲的XNGP高阶智驾能力，首款车型预计将在北京车展期间发
小鹏汽车发布了一则重要声明，透露了其在扩大业务范围方面的新进展。小鹏汽车于10日与森那美汽车经销商达成了合作，这一举措旨在进一步拓宽其市场影响力。这一举措无疑将进一步巩固小鹏汽车在澳门市场的地位，并为其未来的发展奠定坚实基础。
小鹏汽车在第45届曼谷国际车展上正式宣布，将与泰国经销商集团NeoMobilityAsia建立长期战略合作伙伴关系，正式进军东盟市场。除了泰国市场，小鹏汽车还与新加坡PremiumAutomobiles和马来西亚BermazAuto等经销商集团展开合作。旗下多款车型将于第二季度起在中东非五国上市并交付。
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。
小米SU7今晚正式亮相，小米CEO雷军首先介绍了外观和内饰方面的设计。小米SU7整车玻璃面积5.35㎡，全景通透视野，但丝毫不用担心夏天太晒太热。根据小米公布的数据，在38℃暴晒1.5小时后，小米SU7车内温度为59.5℃、特斯拉Model3焕新版车内温度为71.5℃，相差12℃。
iQOO宣布，iQOOZ9系列销量再创历史纪录，全系列预售量为Z系列历史最高纪录的6倍。iQOOZ9系列包含Z9、Z9Turbo和Z9x三款机型，其中定位最高的是Z9Turbo，起售价1999元。核心参数上，iQOOZ9Turbo采用6.78英寸144Hz护眼屏，前置1600万像素，后置5000万像素索尼定制主摄以及800万超广角，主摄支持OIS光学防抖，电池是6000毫安时，支持80W有线闪充。
在当地时间24日美股收盘之际，特斯拉股价迎来了惊人的涨幅，超过12%的涨幅创下了自2022年1月以来的最大单日涨幅纪录。此次股价的飙升不仅使特斯拉市值大涨556亿美元，更使其总市值强势重返5000亿美元上方，达到了惊人的5170亿美元。这一消息无疑进一步提振了投资者对特斯拉的信心，推动了其股价的飙升。
快科技4月18日消息，目前，小米SU7的热度让小米的交付也面临挑战，但他们正努力提高产能。有博主爆料称，小米旗下首款电动汽车SU7的首月交付量预计将达到1万辆左右。据小米官方表示，他们在3月28日正式上市时已准备了5000辆创始版车型，计划从4月初开始交付。同时，据透露，小米汽车工厂目前月产能约为5000辆左右。因此，SU7有望在首月交付量达到1万辆。另有博主称，小
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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