近几年，自动驾驶行业风云涌动，行业的关注重点，也逐渐从城市场景，转移到港口、矿山乃至高速干线运输。2021年，干线物流自动驾驶玩家嬴彻科技和智加科技都获得了融资。今年2月，嬴彻科技又宣布获得新一轮融资。擎天智卡则在今年1月顺利获得五源资本的近千万美元天使轮融资，开始
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快科技4月19日消息，在第21届华为分析师大会上，华为副董事长、轮值董事长徐直军发表了题为《全面智能化之路》的主题演讲。徐直军提到，自动驾驶业务是华为最开始投资AI的重要领域，因为自动驾驶的目标是无人驾驶，是AI的应用最为挑战的场景之一。2019年在上海国际汽车工业展华为提出打造智能驾驶方案，2022年推出了自动驾驶ADS 1.0版本，基于高精地图把AI 规则”结合�
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。
快科技4月30日消息，近日，一辆林肯汽车在高速上自动驾驶狂奔，司机躺后排睡觉的视频，引起网友关注热议。据国内媒体报道，今日，林肯汽车官方工作人员向其回应称，从视频看这可能是一款林肯冒险家的车子，不建议如视频中这样操作。林肯汽车暂时无法自动驾驶，行驶中，手不可以离开方向盘；至于视频中，驾驶员明显不在驾驶位上，是如何做到无人驾驶”的，其表示，暂不了解相关情况。网传视频显示，这位林肯车主十分勇猛，车辆打开智能辅助驾驶功能后，又在方向盘上挂了离手神器”，用以欺骗智驾系统的手握方向盘”监测功能。车主设置完毕?
快科技4月28日消息，埃隆·马斯克的私人飞机湾流G550已于今天下午14时抵达北京首都国际机场，开始了对中国的“令人意外的访问”。马斯克此次中国行没有事先公开，也不知道为何而来，央视称是应中国贸促会的邀请而来。有外媒援引知情人士的话称，马斯克正在寻求在北京与中国高层官员会面，讨论在中国获得批准推出全自动驾驶（FSD）软件。由于马斯克此行恰逢北京车展
2024年4月26日，上海秒尼科技术服务有限公司联合Parasoft、Safenux举办的第二届功能安全及自动驾驶研讨会，在上海建滔诺富特酒店成功举办。本次研讨会围绕着高阶智能驾驶系统的演进趋势、分布式ECU域控制器与功能安全开发要求、SOTIF预期功能安全与ISO26262功能安全的融合发展做了主题讨论。技术专家团队有汽车电子、芯片开发、功能安全认证的专业背景，核心骨干由两名博士带队，与DEKRA知名第三方认证公司的审核专家由广泛深入的合作，能够向客户提供从差距分析、到标准工程实施咨询，再到开发流程体系建设及产品认证的全站式解决方案。
有网友好奇地向特斯拉创始人埃隆·马斯克提问，关于为何选择8月8日作为特斯拉最新自动驾驶出租车Robotaxi的发布日期。这一选择并非随意是基于对中国文化的深刻理解和个人情感的寄托。特斯拉尚未完全实现自动驾驶汽车的目标，但马斯克对此充满信心，并期待在不远的将来实现这一宏伟蓝图。
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�
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埃隆·马斯克突然造访北京，引发市场广泛猜测。马斯克此次访华的目的极有可能是为推动特斯拉FSD技术在中国市场的落地。特斯拉方面对于FSD入华的具体时间表仍持谨慎态度，市场需保持关注以获取最新进展。
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
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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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