站长之家（ChinaZ.com）9月26日 消息:在今天的2021世界互联网大会乌镇峰会上，特斯拉CEO马斯克通过视频连线表示:特斯拉已经在中国建立数据中心，所有数据都会储存在中国。
特斯拉在大会上表示，自动驾驶将完全可以通过神经视觉网络实现。特斯拉已经在中国建立数据中心，所有数据都会储存在中国，只有少量订单数据在获得批准后才会出境，未来特斯拉将会在中国持续进行投资。
马斯克称，数据安全是智能网联汽车成功的关键，特斯拉乐见相关法律法规出台，加强数据管理。特斯拉已经在中国建立了数据中心，用来存储中国业务产生的所有数据，包括生产数据、销售数据、服务数据和充电数据等，所有个人身份信息都安全存储在中国国内，不会转移到海外。
实际上，此前特斯拉就表示，在今年六月前在上海建立数据中心，届时国内特斯拉用户和车辆数据将全部存储在国内。
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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。
近日，在西安举行的世界互联网大会数字丝路发展论坛上，《世界互联网大会跨境电商实践案例集（2024年）》对外发布。阿里巴巴国际站“发挥B2B跨境电商平台全球数字网络优势，帮助中小企业出海”案例被写入案例集。据了解，多年来阿里国际站持续帮助当地企业精准匹配买家、找准细分行业、找到新的增长点，让传统“老外贸”变为跨境电商“新势力”，其中不乏转型外�
快科技4月14日消息，一位特斯拉车主最近分享了一段经历：他成功地利用特斯拉的FSD（完全自动驾驶）功能，在没有人工干预的情况下迅速送往医院，从而挽救了自己的生命。这位车主表示，作为一位拥有保时捷、奔驰、宝马、讴歌和凯迪拉克等豪车的车主，我毫不犹豫地认为，特斯拉是当前汽车创新的巅峰。特斯拉在关键时刻的应用能力凸显了其优越性。从传统汽车到特斯拉全自动驾驶功能的跃升，就像从普通手机升级到智能手机一样。我要感谢埃隆马斯克，感谢他在推动科技进步方面的卓越领导，这不仅在交通领域有所体现，也在其他领域有所贡献。他对
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。
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。
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。
在今日的小米集团投资者大会上，小米CEO雷军不仅为投资者们带来了小米SU7的最新动态就投资者们关心的诸多问题进行了深入解答。有投资者向雷军提问:“特斯拉近期宣布的降价策略无疑给我们的竞争对手SU7带来了压力，您对此有何看法?”对此，雷军表示:“特斯拉在4月1日宣布涨价，然短短二十天后又全线降价1.4万元，这样的市场敏锐度和决策速度确实令我深感敬佩。只有不断提升产品质量和用户体验，才能在激烈的市场竞争中脱颖出。
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。
特斯拉原本计划推出一款起价为2.5万美元的低成本电动汽车，以扩大市场份额并推动电动汽车的普及。最近却有消息称特斯拉已决定放弃这一计划。特斯拉将继续致力于推动电动汽车技术的进步，并不断探索新的商业模式，以满足不断变化的市场需求。
特斯拉首席执行官马斯克在社交媒体平台上透露，特斯拉将根据进展里程碑逐步提升人工智能工程团队的薪酬待遇。图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney马斯克指出，特斯拉的工程师受到OpenAI的挖角，对方开出的高薪诱人，但他将加强防范措施以保持团队完整。通过提高薪酬水平，马斯克力图留住特斯拉的人工智能精英团队，抵御外部挖角，保持公司的AI领先地位。
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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