李晓宁是一位居住在河北邢台农村的居民，结婚纪念日即将来临之际，他秘密订购了一辆白色的特斯拉Model3作为礼物给妻子。本来想要给妻子一个惊喜，但没想到这辆车成为夫妻俩争吵的导火索，因为在农村充电太难了。
王毅伦在深圳定居，他第一次开着他自己的Model3回到他在山东的老家时，成为了村里人们的焦点。当邻居得知他花了近30万元购买这辆“未知”的电动汽车时，纷纷认为他是“大冤种”——为什么要花这么多钱买这样一辆车呢?在他的村庄里，BBA是“硬通货”。
汽车代表着全国2800个县城和4万个乡镇居民“消费升级”的梦想。然而，新能源汽车企业想要分得这个万亿级别的市场份额并不容易。特斯拉和蔚来等企业尤其难以进入下沉市场。
对于新能源汽车品牌来说，开设4S店并不是一个有利可图的生意。即使在“新能源之都”柳州，大部分4S店也销售燃油汽车，“因为新能源汽车的保养几乎不赚钱”。中国汽车流通协会专家委员会的专家颜景辉也不赞成经销商投资新能源汽车4S店，“因为新能源汽车售后环节的产值很低，不足以支撑4S店的运营”。
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今日晚间，有网友发布的截图显示，某特斯拉车友会”群中有用户声称，特斯拉将于4月30日开启FSD内测。特斯拉向媒体回应称，相关消息不实。汽车数据合规，也是特斯拉推动FSD入华必不可少的一步，这也从侧面印证了，特斯拉FSD入华的速度正在持续加快。
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。
三个技术关键词:大语言模型、Sim2Real和NeRF技术，然后“一气呵成”。“潜水”两年后，以色列人形机器人公司MeeteeRobotics发布了首款双足人形机器人MenteeBot原型视频。虽然价格成谜，但据说还是“负担得起”。
马斯克确认了特斯拉旗下全新入门级车型Model2的计划，预计将于2025年上市，项目名称定为Redwood”。对于中国新能源汽车行业的蓬勃发展，马斯克表示，他很欣慰看到其他公司超越特斯拉。马斯克强调，特斯拉本可以建立专利壁垒，但他们选择邀请其他公司加入，共同加速人类迈向可持续能源的未来。
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。
特斯拉公司近日宣布，随着限制的逐渐解除，其智能网联汽车在各地已经可以自由行驶和停放，不再受到限制。那么现在特斯拉在国内是不是真的畅通无阻了呢？除非获得特殊许可或因公务需要，私家车通常是不允许随意进入政府机关大院的，以确保机关单位的安全和秩序。
中国汽车工业协会与国家计算机网络应急技术处理协调中心联合公布了《关于汽车数据处理4项安全要求检测情况的通报》，其中特别指出，特斯拉上海超级工厂所生产的车型在检测中表现出色，全面符合合规要求，成为了唯一一家达到标准的外资企业。行业专家对此进行深入分析，认为特斯拉通过国家车辆数据安全的权威检测，不仅彰显了其在数据安全领域的卓越实力，同时�
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。
快科技4月11日消息，在华为鸿蒙生态春季沟通会上，余承东表示，华为的高阶智驾体验非常好，为业内天花板的存在，但在30万以下的车上使用，存在着亏损的情况。为此，智界S7首发华为视觉智驾”，搭载3个毫米波雷达、10个视觉感知高清摄像头组及12个超声波雷达，实现不依赖激光雷达的视觉智驾方案。智界的视觉智驾，可以在全国高速和城市快速路实现NCA智驾领航辅助，�
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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。
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