站长之家（ChinaZ.com）6月10日 消息:近日，特斯拉CEO马斯克在接受采访时表示，自己并不想做CEO，更想做的是产品层面、技术或设计等工作。
马斯克解释称，自己本可以一开始就担任CEO，但并没有这样做，因为自己初期就拥有主要股权，只要想做CEO随时都可以。
此外，马斯克还在采访中透露，自己在最惨的时候一分钱都没有，2008年年底时房子给了前妻。好在2008年12月26日下午6点特斯拉获得了融资。
资料显示，特斯拉由马丁·艾伯哈德和马克·塔彭宁于2003年共同创立。2004年2月，埃隆·马斯克向特斯拉投资630万美元，出任公司董事长、拥有所有事务的最终决定权，并宣布马丁·艾伯哈德出任CEO。2007年，由Ze'ev Drori接任特斯拉的CEO职务。
直到2008年底，马斯克才正式成为特斯拉 CEO。
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在今天下午的直播当中，雷军对如何看待将他与马斯克进行比较”这一问题进行了回答。雷军表示：毫无疑问，大家不能把小米当做是一个车厂来看待，小米的战略是人车家全生态。有一点是一样的，那就是我们和马斯克一样，都帮助了科技的普及，推动了这个社会的进步。
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。
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
4月28日下午，应中国贸促会邀请，美国特斯拉公司首席执行官埃隆马斯克抵达北京。在回答记者提问时，他说很高兴看到中国电动汽车行业飞速发展，他认为未来所有汽车都将是电动的。去年11月，马斯克就曾在活动中表示自己有点亲华”我认为中国人民真的很棒，那里有很多正能量。
对于人工智能领域，马斯克一直持积极的态度，在近日的访谈中，马斯克预测，人工智能可能在明年或2026年之前超过最聪明的人类。马斯克的激进观点，遭到了一些人的反对，当地时间4月10日AI初创公司GeometricIntelligence的CEO加里马库斯称，愿意赌一百万美元，来证明马斯克的预言错误。
特斯拉首席执行官埃隆·马斯克今日下午抵达北京，表示对电动车在中国的发展深感欣喜，并展望所有汽车未来都将实现电动化。马斯克此次来华是应中国贸促会的邀请。此举无疑将进一步推动特斯拉在中国市场的发展，同时也体现了马斯克对自动驾驶技术的重视与期待。
快科技4月22日消息，近日，媒体报道了特斯拉多次调整旗下FSD完全自动驾驶软件的价格。这一举动引发了广泛讨论，人们纷纷对马斯克及特斯拉的定价策略提出质疑。针对外界的疑问，马斯克在一篇关于特斯拉频繁调价”的文章下回复称，传统经销商模式的价格同样不稳定。他强调了其他汽车厂商也会通过不断的经销商加价或者制造商、经销商的激励措施来调整价格。因此，�
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。
埃隆・马斯克的人工智能初创公司正迎来一波重要的支持，随着xAI竞速追赶OpenAI和Anthropic等竞争对手在激烈的竞争中。与特斯拉和SpaceX首席执行官有密切关系的投资者正在商谈，计划帮助xAI在一轮融资中筹集30亿美元，消息人士透露，史蒂夫・杰维逊和风投公司Gigafund是潜在的支持者之一。“他要么加入xAI，要么加入他们，”马斯克写道，并指出他也提高了人工智能工程师的薪水。
快科技4月29日消息，马斯克在X上转发了自己多年前的一段发言，视频中马斯克眼含泪光地讲述了一段鼓舞人心的话。马斯克表示，这个世界有很多负面的东西，有很多可怕的事情的发生，一直有很多问题需要我们解决，有很多事情很悲惨并让你失望。但生活不能只是解决一个又一个悲惨的问题，这不可能是人生唯一的事情，需要有能激励你的东西，让你每天早上醒来，为作为�
ScrapeGraphAI是一个使用LLM（大型语言模型）和直接图逻辑来为网站、文档和XML文件创建抓取管道的Python网络爬虫库。用户只需指定想要提取的信息，库就会自动完成这项工作。该库的主要优点在于简化了网络数据抓取的过程，提高了数据提取的效率和准确性。它适用于数据探索和研究目的，但不应被滥用。
databonsai是一个Python库，利用大型语言模型（LLMs）执行数据清洗任务。它提供了一系列工具，包括数据分类、转换和提取，以及对LLM输出的验证，支持批量处理以节省令牌，并且具备重试逻辑以处理速率限制和瞬时错误。
Cognita 是一个开源框架，用于组织 RAG（Retrieval Augmented Generation）代码库，并提供一个前端界面，以便在不同的 RAG 定制中进行实验。它提供了一种简单的方法来组织代码库，使得在本地测试变得容易，同时也能够部署到生产环境中。Cognita 使用 Langchain/Llamaindex 作为底层技术，并提供了一个组织结构，使得每个 RAG 组件都是模块化的、API 驱动的，并且易于扩展。
Llama-3[8B] Meditron V1.0是一款专为生物医学领域设计的8亿参数的大型语言模型（LLM），在Meta发布Llama-3后24小时内完成微调。该模型在MedQA和MedMCQA等标准基准测试中超越了同参数级别的所有现有开放模型，并且接近70B参数级别医学领域领先的开放模型Llama-2[70B]-Meditron的性能。该工作展示了开放基础模型的创新潜力，是确保资源匮乏地区公平参与访问该技术更大倡议的一部分。
Video Mamba Suite 是一个用于视频理解的新型状态空间模型套件，旨在探索和评估Mamba在视频建模中的潜力。该套件包含14个模型/模块，覆盖12个视频理解任务，展示了在视频和视频-语言任务中的高效性能和优越性。
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