站长之家(ChinaZ.com) 7月21日消息:据TheVerge报道，专门为基于视觉的自动驾驶汽车提供芯片的Mobileye公司，现在正在纽约市测试其自动驾驶汽车，目前仍需配备安全员。
据介绍，纽约是一个交通情况复杂且十分拥堵的城市，以乱穿马路、骑自行车的人和激进的司机而闻名。当地时间周二，该公司首席执行官Amnon Shashua在新闻发布会上表示：「这正是我们选择纽约市作为下一个扩建试验场的原因之一，因为这座城市的交通环境充满了挑战。」
Mobileye以紧耦合的自动驾驶芯片平台技术闻名， 2017 年被英特尔公司收购。据了解，该公司当前还在尝试利用自身在基于摄像头的汽车技术中的主导地位，将其纳入全套自动驾驶传感器，包括雷达和被激光雷达。Mobileye的目标是使用英特尔硅芯片自己制造激光雷达。
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快科技4月15日消息，马斯克认为，未来所有汽车都将实现自动驾驶，乘车将变得如同乘坐电梯一般。近日，一位X用户在社交媒体上发帖称:全自动驾驶一旦普及，这个说法就将不再被使用。当我们都不再开车时，我们将如何形容驾驶?”马斯克回应称:未来人们进入汽车就像进入电梯一样，你甚至都不会想到它。曾经有一段时间，电梯是由一个拿着电源开关的人手动操作的。这是�
英特尔正在大力鼓励程序员为其所谓的"AIPC"编写代码，并为基于华硕NUC14ProPC的开发套件提供支持。这家芯片巨头在12月推出了CoreUltra处理器系列，引入了AIPC概念，该系列结合了CPU、GPU和用于AI加速的神经处理单元。英特尔表示，从其角度来看，AIPC是拥有CoreUltra处理器和集成NPU的系统，但并不一定需要具有Copilot键。
面对年增数亿的数据对象，自动驾驶领域的人工智能技术公司毫末智行采用了国产数据库OceanBase。4月25日，记者了解到，目前毫末智行已经完成数十亿数据表的迁移工作，获得了更强的数据可靠性、可用性、扩展性。OceanBase的客户数已经超过1000家，其中30%将其应用于核心系统。
自动驾驶圈正被“去高精地图”风暴席卷。今年6月中旬，一年一度的AI顶会CVPR2023在加拿大举行，同期还有场自动驾驶国际挑战赛，这场挑战赛吸引了来自15个国家的270多支队伍参赛，有2300多件作品投稿，赛况激烈。
特斯拉首席执行官埃隆马斯克近日宣布，特斯拉的自动驾驶出租车将于8月8日亮相。尽管详细信息尚未公布，但在周二特斯拉第一季度财报电话会议上，马斯克称即将发布的自动驾驶汽车为Cybercab”，这也暗示了该车可能与特斯拉现有的产品线风格相符。这个愿景能否实现取决于特斯拉是否能真正实现自动驾驶汽车这一目标目前特斯拉尚未实现这一目标。
探索科技前沿，重塑游戏未来——这是一份集智慧与技术于一体的白皮书，由《开心消消乐》、英特尔和腾讯云携手呈现。通过第五代英特尔®至强®可扩展处理器以及腾讯云服务器的深度融合，我们得以见证AI推理在游戏体验改变中的重要角色。这份白皮书将为你展示科技与游戏的紧密结合，无论你身处哪个行业，都将从中得到深刻的启发。一起探索科技的边界，感受AI在游戏
快科技4月8日消息，据媒体报道，特斯拉CEO马斯克在其个人账号上发文表示，特斯拉今年将在自动驾驶领域的投入将超过100亿美元。此前，有人对特斯拉自动驾驶辅助系统（FSD）的训练过程进行了猜测。特斯拉自动驾驶技术的训练一直备受关注，特别是在公司宣布FSD车队累计行驶里程突破10亿英里之后。马斯克表示：实现通用自动驾驶的难度令人震惊，它需要我们上面所描述的�
特斯拉CEO马斯克最近发布全员信，为特斯拉北美业务设立了新规定:员工在向北美客户交付汽车之前，必须陪同客户开启FSD功能进行一次短途试驾。马斯克强调，这是一项硬性要求，即使这可能会影响到交车速度。特斯拉自FSDv12起就引入了马斯克一直推崇的“端到端神经网络”，这项技术改变了汽车操控逻辑，将其交由神经网络处理非传统的程序员编写的代码，被誉为“改变游戏规则的技术”。
Hugging和英特尔发布了提高文生图模型空间一致性的方案，大幅提高了模型对提示词中空间关系的理解能力。在当前的将文字描述转换为图像的技术中，一个关键短板是它们往往无法精准地生成与文字提示中所描述的空间关系相符的图像。他们还会开源这个模型和数据集，以便其他研究者和开发者能够利用这些资源来进一步提高文生图模型的性能。
英特尔的芯片制造部门在2023年累计亏损了70亿美元，比2022年的52亿美元亏损额有所增加。尽管英特尔在2023年实现了189亿美元的营收，但这一数字较去年的274.9亿美元下降了31%。微软最近签约成为一个芯片厂商客户，但目前尚不清楚英特尔还需要多少公司才能在未来几年实现盈亏平衡。
Lyrebird Health通过AI技术监听、学习并生成医疗文档，帮助医生在几秒钟内轻松生成记录和文档。它可以学习医生的风格和用词，并根据需要生成各种文档。Lyrebird Health还提供数据加密和隐私保护，以及定制化的记录风格和语言。
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硅基智能是一款数字化虚拟人与 AI 技术相结合的产品，主要应用于智能交互领域。其主要优点包括领先的 AI 技术、智能交互体验、商业化场景应用等。
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IDM-VTON是一种新型的扩散模型，用于基于图像的虚拟试穿任务，它通过结合视觉编码器和UNet网络的高级语义以及低级特征，生成具有高度真实感和细节的虚拟试穿图像。该技术通过提供详细的文本提示，增强了生成图像的真实性，并通过定制方法进一步提升了真实世界场景下的保真度和真实感。
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Overleaf 是基于 LaTeX 的在线协作编辑器，无需安装，支持实时协作、版本控制、数百种 LaTeX 模板等。适用于科学和技术领域的文档写作。
Continue是一个专为软件开发者设计的开源IDE扩展，它通过提供自动化和智能化的工具来加速AI软件的开发流程。它允许开发者在构建软件时保持流畅的工作状态，通过插件和系统整合，轻松开始并加速开发过程。Continue支持多种编程语言的代码自动完成，提供代码段的重写功能，并允许通过自然语言指令来优化代码。它还支持与多种AI模型和开发环境的整合，使得开发者能够构建一个随着新功能出现而进化的软件系统。
Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
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。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
