11月5日据上证报消息,特斯拉公司董事会主席罗宾·德霍姆表示,自动驾驶每 400 万英里发生一次事故,人类司机驾驶每 50 万英里就有一次事故,实验证明,自动驾驶比人类驾驶更安全,只不过现在的技术还没有完全实现全部自动驾驶。她还表示,数据的用处非常大。随着时间推移,社会的看法将发生变化。大数据会给人类带来更多机会来应用机器、学习和应用人工智能。
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11月5日据上证报消息,特斯拉公司董事会主席罗宾·德霍姆表示,自动驾驶每 400 万英里发生一次事故,人类司机驾驶每 50 万英里就有一次事故,实验证明,自动驾驶比人类驾驶更安全,只不过现在的技术还没有完全实现全部自动驾驶。她还表示,数据的用处非常大。随着时间推移,社会的看法将发生变化。大数据会给人类带来更多机会来应用机器、学习和应用人工智能。
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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”。
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。
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�
特斯拉目前新车型全部采用屏幕换挡的方式,不过因为不够直观、便捷,被不少车主吐槽。但特斯拉采用屏幕换挡的方式,实际上是为其自动换挡技术做铺垫近日,懂车帝就对特斯拉Cybertruck的自动换挡进行了实测。你觉得自动换挡有用吗?
特斯拉CEO埃隆马斯克今日在社交平台X上发贴称,公司将于8月8日发布其承诺已久的无人驾驶出租车。robotaxi将基于特斯拉的下一代电动车平台打造。使用FSD和Autopilot的特斯拉车辆已发生数百起事故,造成数十人死亡。
DeepMind这篇论文一出,人类标注者的饭碗也要被砸了吗?大模型的幻觉终于要终结了?今日,社媒平台reddit上的一则帖子引起网友热议。帖子讨论的是谷歌DeepMind昨日提交的一篇论文《Long-formfactualityinlargelanguagemodels》,文中提出的方法和结果让人得出大胆的结论:对于负担得起的人来说,大语言模型幻觉不再是问题了。更多技术细节和实验结果请参阅原论文。
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。
Lyrebird Health通过AI技术监听、学习并生成医疗文档,帮助医生在几秒钟内轻松生成记录和文档。它可以学习医生的风格和用词,并根据需要生成各种文档。Lyrebird Health还提供数据加密和隐私保护,以及定制化的记录风格和语言。
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IDM-VTON是一种新型的扩散模型,用于基于图像的虚拟试穿任务,它通过结合视觉编码器和UNet网络的高级语义以及低级特征,生成具有高度真实感和细节的虚拟试穿图像。该技术通过提供详细的文本提示,增强了生成图像的真实性,并通过定制方法进一步提升了真实世界场景下的保真度和真实感。
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Continue是一个专为软件开发者设计的开源IDE扩展,它通过提供自动化和智能化的工具来加速AI软件的开发流程。它允许开发者在构建软件时保持流畅的工作状态,通过插件和系统整合,轻松开始并加速开发过程。Continue支持多种编程语言的代码自动完成,提供代码段的重写功能,并允许通过自然语言指令来优化代码。它还支持与多种AI模型和开发环境的整合,使得开发者能够构建一个随着新功能出现而进化的软件系统。
Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包,它提供了一套生产就绪的应用程序,可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型,并且可以连接到企业数据和特定团队,以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型,提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择,构建更丰富的训练数据,以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs(7B)模型,并与 13B 模型性能相当。
llava-llama-3-8b-v1_1是一个由XTuner优化的LLaVA模型,它基于meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct和CLIP-ViT-Large-patch14-336,并通过ShareGPT4V-PT和InternVL-SFT进行了微调。该模型专为图像和文本的结合处理而设计,具有强大的多模态学习能力,适用于各种下游部署和评估工具包。
ID-Animator是一种零样本人类视频生成方法,能够在不需要进一步训练的情况下,根据单个参考面部图像进行个性化视频生成。该技术继承了现有的基于扩散的视频生成框架,并加入了面部适配器以编码与身份相关的嵌入。通过这种方法,ID-Animator能够在视频生成过程中保持人物身份的细节,同时提高训练效率。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型,通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术,动态调整特征图大小以解决对象复制问题,并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096,同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型(LLM),它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色,即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理,为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外,Arctic 采用 Apache 2.0 许可,提供无门槛的权重和代码访问,并通过开源数据配方和研究洞察,进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音(Text-to-Speech, TTS)的模型,它在2024年4月发布,包含了V1的所有功能,并进行了改进。它采用了不同的训练策略,提供了更好的音质,支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外,它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩,并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆,即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。