站长之家（ChinaZ.com）4月13日 消息:今日，FaradayFuture宣布，将在FF91上搭载英伟达NVIDIA Drive Orin平台芯片。FF91计划在2022年上市时实现先进的高速公路自动驾驶功能和先进的停车和召唤功能。
FF称，凭借NVIDIA Drive OrinFF将在未来的FF81和FF71车型上配备更先进的自动驾驶和停车功能。这两款同样搭载NVIDIA DRIVE Orin自动驾驶平台的车型预计分别于2023年和2024年上市。
FF介绍称，FF91拥有行业领先的1050匹马力，搭载浸没式液冷技术的130千瓦时电池组，百公里加速仅需不到2.4秒。FF91计划在2022年二季度推出。
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法拉第未来已完成了远程OTA软件的更新发布，修正了3月公布的安全气囊警告灯存在的问题。此次召回的原因是，当安全气囊控制单元检测到系统故障时，软件错误可能会阻止安全气囊故障警告灯亮起。2023年全年，法拉第未来仅仅交付了11辆新车，其中一辆还是贾跃亭自己的。
在近日的一场汽车业界的热门活动中，360集团创始人周鸿祎针对贾跃亭的造车经历发表了一番看法。他指出，贾跃亭在FF91项目的失败中，一个关键性的错误就是选择在美国造车，而非在中国。周鸿祎强调，中国的供应链完整且强大，是造车行业的重要优势，贾跃亭显然没有充分理解和利用这一点。周鸿祎的这一观点，在两天后得到了贾跃亭的直接回应。贾跃亭通过视频平台，�
法拉第未来官方平台今日发布声明，就近期关于FF912.0的“早期虚假销售”指控进行了明确回应。公司明确表示，FF912.0不存在任何形式的虚假销售行为。贾跃亭对此予以坚决否认，并表示将采取法律手段应对这些指控。
哪吒汽车春季发布会上，360集团创始人周鸿祎对贾跃亭的造车经历提出了自己的看法。他直言不讳地指出，贾跃亭FF91未能取得成功的原因之一，在于其选择在美国造车非中国。这一喊话引发了公众的关注，也反映了两者在造车理念上的不同态度。
蔚来李斌近日表示，去年购买了很多的英伟达芯片，这耗费了公司不少钱，为此公司转向自研芯片，因为一颗芯片可以顶四颗，所以能降低成本。在2023蔚来日上，蔚来正式发布了首颗自研智能驾驶芯片神玑NX9031。配合蔚来汽车的最强安全冗余能力，神玑NX9031能够带来极致安心的驾驶体验，让驾驶者在享受智能驾驶带来的便利的同时，也能感受到蔚来汽车对安全性能的极致追求�
法拉第未来FaradayFuture官微今天发文宣布，近日FF91已经完成远程OTA软件更新发布，修正了此前主动召回中识别的潜在安全风险。本次更新软件已完成了大规模的测试，并实施了改进措施，旨在确保车辆符合FF的安全标准。FF91是贾跃亭九年造车的结果，从去年8月份开始交付，至今仅交付了11辆车，其中还有一辆是贾跃亭自己的。
搞AI大模型，实在太烧钱了。如今的生成式AI有很大一部分是资本游戏，科技巨头利用自身强大的算力和数据占据领先位置，并正在使用先进GPU的并行算力将其推广落地。无论花掉多少钱，成为第一可能就会带来潜在的收益……但是什么样的收益，我们还无法作出预测。
AI巨头公司英伟达继续其战略性收购行动，今日宣布将收购一家以色列初创公司，以使AI芯片更高效。这家芯片制造商已经签署了一项“最终协议”，收购基于Kubernetes的软件提供商Run:ai，后者帮助优化图形处理单元上的AI应用和工作负载。“Run:ai自2020年以来一直与英伟达紧密合作，我们都热衷于帮助客户充分利用其基础设施，”Geller在宣布这项交易的英伟达博客文章中说道。
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
在美国硅谷圣何塞召开的NVIDIAGTC大会上，全球领先的向量数据库公司Zilliz发布了Milvus2.4版本。这是一款革命性的向量数据库系统，在业界首屈一指，它首次采用了英伟达GPU的高效并行处理能力和RAPIDScuVS库中新推出的CAGRA技术，提供基于GPU的向量索引和搜索加速能力，性能可提升50倍。关注Zilliz微信公众号，回复“北极星”可了解详情。
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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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