【TechWeb】4月25日消息，据国外媒体报道，电动汽车制造商特斯拉已获得美国联邦通信委员会（FCC）的许可，将在其汽车上使用57-64GHz频段的雷达传感器。
这一许可允许该公司安装更强大的传感器，以便在可疑活动发生时监控车内人员、汽车内部和环境的状况。也就是说，该公司计划使用这些传感器来帮助监控司机，并确保他们保持警觉。
特斯拉是在2020年7月底请求联邦通信委员会批准一款短程动作传感器的，该传感器是一种毫米波传感器。当将这种技术应用到特斯拉时，这种传感器能够感知车内乘客的动作。
具体来说，这种传感器不仅可防止儿童被留在炎热的汽车里，还可将加强该公司的防盗系统，提供诸如检测窗户破损或车辆闯入之类的车辆安全优势。
此外，特斯拉还通过在座椅上安装传感器，设计出一种更安全的安全气囊部署系统。这些安全气囊中的传感器可以勾勒出座椅上的乘客的外形，并试图计算出他们的身高和体重。
外媒称，这种毫米波传感器很可能会成为特斯拉自动驾驶系统不可或缺的一部分。（小狐狸）
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正式迎来了在华十周年，并向每位车主表示衷心的感谢。特斯拉目前在中国已拥有超过170万名车主其全球用户总数更是达到了600万。2019年12月30日，特斯拉在上海工厂正式向员工车主交付国产Model3，标志着特斯拉在中国市场的进一步发展。
小米汽车宣称将打造一款能够媲美保时捷和特斯拉的DreamCar，引发了网友的广泛关注。有网友好奇地询问，在小米汽车的发布会上，是否会与这两个豪华品牌进行一番比较?对此，小米集团的CEO雷军在微博上发布了一段视频，正面回应了这一问题。我们一定能找到自己在哪些地方可以做得更好，甚至超越它们!”这段视频不仅回应了网友的疑问，也展现了小米汽车对于自身发展的清晰定位和坚定信心。
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
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
特斯拉已在德国工厂开始生产右舵汽车，并计划今年晚些时候出口至印度。这意味着特斯拉将进军全球第三大汽车市场。特斯拉的亚太地区出口主要依赖上海超级工厂，但尚不清楚是否会改为柏林出口。
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。
特斯拉人工智能经理ParilJain近日透露：截至2024年3月，我们基于端到端NN神经网络的驾驶策略已在美国部署到约200万辆汽车上。全球范围内的600多万辆汽车已经运行了其他安全Autopilot软件堆栈。这个数额与在道路上安装了特斯拉设计的AI推理计算机并由司机训练的汽车的价值约2500亿美元相比，根本不值一提。
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。
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Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型，它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336，并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计，具有强大的多模态学习能力，适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法，能够在不需要进一步训练的情况下，根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架，并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法，ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节，同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
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OpenELM是由苹果公司开发的语言模型家族，旨在为开源研究社区提供先进的语言模型。这些模型基于公开可用的数据集训练，不提供任何安全保证，可能产生不准确、有害、有偏见或令人反感的输出。因此，用户和开发者需要进行彻底的安全测试，并实施适当的过滤机制。
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