站长之家(ChinaZ.com) 11 月 23 日消息:苹果 CEO 库克日前在接受 CNN 采访时表示，苹果正在开发自动驾驶汽车软件系统。库克表示，这一系统可能是所有机器学习产品的基础，将来可用于公司的许多产品和服务中。
库克称：「我们正在研发自主系统，要说明的是，只是软件系统。」实际上库克之前也曾表示过，苹果正在研发自主系统，可用于许多不同用途的智能汽车，苹果不一定非要推出自己的自动驾驶汽车。
根据此前的报道，苹果已经收购了一家名为 Silk Labs 的 AI 创业公司，后者专注于设备内置的机器学习软件开发，同时非常适合苹果以隐私为中心的人工智能发展原则，这也是苹果所倡导的。
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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�
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。
特斯拉首席执行官埃隆马斯克近日宣布，特斯拉的自动驾驶出租车将于8月8日亮相。尽管详细信息尚未公布，但在周二特斯拉第一季度财报电话会议上，马斯克称即将发布的自动驾驶汽车为Cybercab”，这也暗示了该车可能与特斯拉现有的产品线风格相符。这个愿景能否实现取决于特斯拉是否能真正实现自动驾驶汽车这一目标目前特斯拉尚未实现这一目标。
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马斯克最近发布全员信，为特斯拉北美业务设立了新规定:员工在向北美客户交付汽车之前，必须陪同客户开启FSD功能进行一次短途试驾。马斯克强调，这是一项硬性要求，即使这可能会影响到交车速度。特斯拉自FSDv12起就引入了马斯克一直推崇的“端到端神经网络”，这项技术改变了汽车操控逻辑，将其交由神经网络处理非传统的程序员编写的代码，被誉为“改变游戏规则的技术”。
面对年增数亿的数据对象，自动驾驶领域的人工智能技术公司毫末智行采用了国产数据库OceanBase。4月25日，记者了解到，目前毫末智行已经完成数十亿数据表的迁移工作，获得了更强的数据可靠性、可用性、扩展性。OceanBase的客户数已经超过1000家，其中30%将其应用于核心系统。
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
特斯拉下大决心要推广FSD自动驾驶了。特斯拉对FSD全自动驾驶月度订阅费价格进行调整，由之前每个月199美元降低至99美元，直降了100美元，砍去了一半还多。因为现在几乎没有客户真正知道FSD的价值，虽然这样做会减慢交付速度，但这是一个硬性要求”，马斯克写道。
4月5日，苹果公司正式发布公告，宣布将于太平洋时间5月2日星期四下午2点召开下一季度财报电话会议。苹果公司首席执行官蒂姆�库克和首席财务官卢卡�梅斯特里将出席电话会议，并讨论公司2024财年第2财季的财报相关数据。在苹果推出新产品的消息不断传来之际，我们也需要持续关注这些新产品对公司业绩的影响。
苹果公司在欧洲市场正面临新的监管挑战，其焦点集中在系统应用的卸载问题上。欧盟官员已明确表示，苹果公司尚未符合《数字市场法案》中关于允许用户轻松卸载包括照片在内的系统应用的要求。在应对监管挑战的同时，苹果公司还需要寻求新的商业模式和收入来源，以确保其在欧洲市场的竞争力和盈利能力。
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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