据外媒报道,基于近日宣布与丰田汽车、电装和软银集团达成合作关系,Uber 希望未来几年内可以在日本部署搭载其自动驾驶技术的汽车。6 月 12 日,Uber 旗下高级技术部门(ATG)负责人 Eric Meyhofer 在参加媒体圆桌讨论时表示:「我们正在考虑将 ATG 正在研发的自动驾驶汽车技术通过最好的方式投入到日本市场。」
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据外媒报道,基于近日宣布与丰田汽车、电装和软银集团达成合作关系,Uber 希望未来几年内可以在日本部署搭载其自动驾驶技术的汽车。6 月 12 日,Uber 旗下高级技术部门(ATG)负责人 Eric Meyhofer 在参加媒体圆桌讨论时表示:「我们正在考虑将 ATG 正在研发的自动驾驶汽车技术通过最好的方式投入到日本市场。」
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背靠腾讯、广汽,如祺出行会是网约车第一股吗?2024年,在国内叫一辆网约车,你有多少种选择?绝大多数人想到的都是滴滴,或者是去高德、美团等聚合打车平台,“召唤”那些来自叫不上名字平台的网约车,但对于究竟有多少种选择一无所知。截至2023年底,全国共有337家“持牌”的网约车公司,它们都拿到了交通运输部颁发的网约车平台经营许可。放到整个网约车行业来看�
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。
元象大模型开源了30款量化版本,支持vLLM和llama.cpp等主流框架的量化推理,无条件免费商用。对量化前后的模型能力、推理性能进行评估,以XVERSE-13B-GPTQ-Int4量化版本为例,量化后模型权重压缩了72%,总吞吐提高了1.5倍,同时保留了95%的能力。元象大模型的开源量化版本提供了方便快捷的部署方式,可以根据需求选择不同的框架和精度模型进行部署和推理。
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。
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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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