《又有 Uber 股东倒戈，参与 Lyft 5 亿美元新融资》文章已经归档，不再展示相关内容，编辑建议你查看最新于此相关的内容：又有 Uber 股东倒戈，参与 Lyft 5 亿美元新融资今年 10 月 19 日，美国第二大打车服务公司 Lyft 敲定了最新一轮 10 亿美金融资，领投方为 Google 旗下的投资
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人工智能编码辅助初创公司AugmentInc.今日宣布完成2.27亿美元的B轮融资，投后估值达9.77亿美元。本轮融资由SutterHillVentures、IndexVentures、InnovationEndeavors、LightspeedVenturePartners和MeritechCapital等投资机构参与。该公司正是凭借这种独特优势，致力于改变软件开发的完成方式。
据著名科技媒体TheInformation报道，OpenAI首席执行官SamAltman和前苹果设计总监JonyIve最近携手合作，计划开发一款由人工智能驱动的个人设备，并正在寻求高达10亿美元的融资。这一消息引起了业界的广泛关注。整个行业对这一项目的未来发展充满期待。
OpenAI在欧洲的竞争对手Mistral正在进行谈判，计划以高达50亿美元的估值筹集资金。Mistral是一家总部位于巴黎的开源人工智能初创公司，该公司一直在与投资者讨论以50亿美元的估值筹集数亿美元的事宜。Mistral正在谈判筹集如此庞大的资金，预示着该公司对未来发展充满信心，同时也表明了投资者对人工智能领域的看好态度。
最近，美国商务部根据《芯片与科学法案》批准向三星电子提供最多64亿美元补贴，但要求其在美国得克萨斯州泰勒市建设一座新的晶圆厂。三星早在1996年就开始在得州奥斯汀建厂制造芯片了，之前总投资达180亿美元，接下来将进入泰勒市，首批投资至少170亿美元，成为当地引入最大的一笔外资。值得一提的是，美国商务部供应链竞争力咨询委员会联合主席乌苏拉伯恩斯将进入台积电董事会，她还是白宫国家科学、技术、工程和数学项目前负责人、美国总统出口委员会前主席，其确实在一定程度上影响了美国的出口政策。
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。
贾跃亭在其最新的视频声明中宣布，他已偿还了超100亿美元的债务。他提到2017年乐视网财务危机爆发时，他本人为乐视网的债务提供了约120亿美元的担保。他同时表示，能够早日返回祖国是他最大的梦想，他期待着在造车事业取得成功并清偿所有债务后，尽快回到中国。
亚马逊宣布已完成对OpenAI竞争对手Anthropic的40亿美元投资计划。这意味着亚马逊又向Anthropic注资了27.5亿美元，这笔金额比去年最初承诺的12.5亿美元多出了许多。考虑到微软是OpenAI的主要投资者，亚马逊希望在云服务领域拥有自己的强大人工智能初创公司是完全合理的。
3月30日，著名科技媒体theinformation独家消息，微软、OpenAI正在开发一个数据中心项目，包含一台名为“Stargate”超级计算机将配备数百万个AI专用芯片，主要为OpenAI的研发、产品提供服务。据一位曾与OpenAI联合创始人兼首席执行官SamAltman交谈过，以及查看过微软对该项目的成本估算内部人士透露，该成本的总投资高达1000亿美元。AI算力已经和数据一样成为生成式AI领域的水、电、
风雨飘摇中的StabilityAI还能走多远?近期，AI绘画神器StableDiffusion背后的开发公司StabilityAI发生一系列变动，包括CEOEmadMostaque在内的多名核心高管、技术人员离职，公司面临现金流危机。《福布斯》援引StabilityAI内部文件以及30多名现任和前任员工、投资者和行业专家的声明称，前StabilityAICEOEmadMostaque带领的管理层存在诸多问题:图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商MidjourneyStabil
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�
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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