3月10日,特斯拉CEO马斯克今天发消息,特斯拉第100万辆电动汽车正式下线。特斯拉在2003年成立,2004年马斯克进入公司并主导了A轮融资,并在随后发布了Model S,Model X,Model Y,Model 3等车型,目前特斯拉的市值达到了1116. 97 亿美元。特斯拉除了电动汽车业务之外,太阳能电池也是其主要业务之一。
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3月10日,特斯拉CEO马斯克今天发消息,特斯拉第100万辆电动汽车正式下线。特斯拉在2003年成立,2004年马斯克进入公司并主导了A轮融资,并在随后发布了Model S,Model X,Model Y,Model 3等车型,目前特斯拉的市值达到了1116. 97 亿美元。特斯拉除了电动汽车业务之外,太阳能电池也是其主要业务之一。
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随着一台ModelY驶下加州弗里蒙特工厂产线,特斯拉宣布其第600万辆整车正式下线。值得一提的是,从2023年9月的500万辆到如今的600万辆,特斯拉仅用了6个半月,平均每天能够生产出5555辆特斯拉汽车。为了进一步扩大产能,特斯拉墨西哥超级工厂在去年5月也正式开启了建设,从此前公布的信息来看,墨西哥的6号超级工厂将在2024年正式投入使用,其年产量预计将高达100万辆。
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。
快科技4月9日消息,据媒体报道,特斯拉CEO马斯克在接受采访时表示,中国汽车制造商对特斯拉构成的极大竞争挑战”,是全球最有竞争力的”。马斯克坚称,电动车的普及仍在相当快地”进行,同时其表示依旧关注来自中国在电动车和更广泛的汽车行业的竞争。对于时下的热门话题人工智能,马斯克表示:如果将通用人工智能定义为智力超过最聪明的人类,我认为可能就是明
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。
特斯拉人工智能经理ParilJain近日透露:截至2024年3月,我们基于端到端NN神经网络的驾驶策略已在美国部署到约200万辆汽车上。全球范围内的600多万辆汽车已经运行了其他安全Autopilot软件堆栈。这个数额与在道路上安装了特斯拉设计的AI推理计算机并由司机训练的汽车的价值约2500亿美元相比,根本不值一提。
特斯拉首席执行官马斯克在社交媒体平台上透露,特斯拉将根据进展里程碑逐步提升人工智能工程团队的薪酬待遇。图源备注:图片由AI生成,图片授权服务商Midjourney马斯克指出,特斯拉的工程师受到OpenAI的挖角,对方开出的高薪诱人,但他将加强防范措施以保持团队完整。通过提高薪酬水平,马斯克力图留住特斯拉的人工智能精英团队,抵御外部挖角,保持公司的AI领先地位。
特斯拉今日发布了全员信,正式宣布全球将裁员10%。马斯克表示公司多年来迅速发展,在全球拥有多家工厂,但随着公司快速发展,某些领域的角色和工作职能出现了重叠。2022年特斯拉新增员工人数为2.9万到了2023年这一数字已降至1.2万。
因为油箱容积大,一些大货车司机曾有过被偷油”的经历,但如今,随着新能源车的普及,小偷也与时俱进,竟然对电动车的动力电池打起了主意。有网友分享的一组图片显示,一辆电动汽车疑似动力电池被人整块偷走,车辆在停车场过夜,次日就发现电池被偷,动力电池的高压接口留在车身上。如果电动车车主的电池被盗,车辆投保有车损险的话,可以第一时间报保险,减轻自己的损失。
特斯拉首席执行官马斯克在面临激烈的人才争夺战中,果断采取行动,不断提高人工智能工程师的薪酬水平。他在自己的社交媒体平台X上发帖透露:特斯拉正根据进展里程碑,逐步提升人工智能工程团队的薪酬待遇。他以多元化的方式切入AI领域,不仅推动特斯拉内部自动驾驶技术的AI研发创立了新创公司xAI,进一步拓展AI技术的应用边界。
飞书妙记是智能会议纪要工具,可将会议内容转录成易搜索、可翻译的逐字稿,自动总结会议纪要与待办事项,提升回顾和协作效率。
AI Jukebox是一个基于人工智能技术的音乐生成平台,通过Hugging Face提供服务。它允许用户输入提示词来生成特定风格的音乐,无需专业音乐背景即可创作音乐,鼓励人机合作,探索新的音乐创作方式,并为音乐爱好者提供灵感和创作工具。AI Jukebox易于访问和使用,降低了音乐创作的门槛,为用户提供广阔的音乐创作可能性。
CharAI是一个创新的AI角色创作平台,它利用先进的人工智能技术,帮助用户快速创建和定制个性化的虚拟角色。该平台的主要优点在于其高度的灵活性和易用性,用户可以轻松地调整角色的外观、动作和表情,以满足不同的设计需求。CharAI的背景信息显示,它是由一群对AI和角色设计充满热情的专业人士开发的,旨在为用户提供一个简单、高效的创作环境。目前,该平台的价格定位尚未明确,但考虑到其创新性和潜在的市场价值,可能会有一定的收费模式。
Neta Art XL V1.0是一款易于使用的SDXL动漫模型,它在角色视觉叙事中提供了更好的稳定性和解剖学准确性。它支持广泛的CFG范围(5 - 20),并具有很好的正交风格,可以轻松结合创造新风格。此外,该模型在维持稳定性、提示跟随能力和解剖学准确性方面表现出色,即使在具有挑战性的姿势或摄像机角度下也是如此。
Instant Refactor 是一款编程辅助工具,旨在帮助开发者提高代码重构的效率。它通过自动化的方式识别代码中的模式,并提供重构建议,从而减少手动重构的时间和精力消耗。该工具支持多种编程语言,具有用户友好的界面,可以帮助开发者更快地进行代码优化和维护。
Hyper-SD是一个创新的图像合成框架,它通过轨迹分割一致性模型和低步数推理的优势,实现了高效的图像合成。该框架结合了ODE轨迹保留和重构的优势,同时通过人类反馈学习进一步提升了性能,并通过分数蒸馏技术增强了低步数生成能力。Hyper-SD在1到8步推理步骤中实现了SOTA性能,特别适合需要快速且高质量图像生成的应用场景。
Unsloth 是一个旨在提高大型语言模型(LLMs)训练和微调速度的平台。它通过手动推导所有计算密集型数学步骤并手写GPU内核,实现了无需硬件更改即可显著加快训练速度。Unsloth 支持多种GPU,包括NVIDIA、AMD和Intel,并提供开源版本供用户在Google Colab或Kaggle Notebooks上免费试用。它还提供了不同级别的定价方案,包括免费版、Pro版和企业版,以满足不同用户的需求。
有言是一站式 AIGC 视频创作平台,提供上千个高质量的 3D 虚拟人角色选择,无需真人出镜。用户无需拍摄、剪辑,一键生成场景、灯光、动画、运镜和镜头,还集成了智能镜头剪辑、高质量视频后期包装。价格分为免费和付费订阅两种模式,定位于帮助用户简单快速地制作高质量视频。
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SC-GS是一种新型表示技术,将动态场景的运动和外观分别用稀疏控制点和密集高斯函数表示。它使用少量控制点学习紧凑的6自由度变换基,这些基可通过插值权重在局部插值,得到3D高斯函数的运动场。它采用变形MLP预测每个控制点的时变6自由度变换,降低学习复杂度,增强学习能力,实现时空连贯的运动模式。同时联合学习3D高斯函数、控制点的规范空间位置和变形MLP,重建3D场景的外观、几何和动态。在训练过程中,控制点的位置和数量会自适应调整以适应不同区域的运动复杂度,并采用尽可能刚性的损失函数强制运动的空间连续性和局部刚性。由于运动表示的显式稀疏性和外观分离,该方法实现了用户控制的运动编辑,同时保留高保真度外观。大量实验表明,该方法在新视图合成和高速渲染方面优于现有方法,并支持新的保留外观的运动编辑应用。
XTuner是一个为大型模型(如InternLM, Llama, Baichuan, Qwen, ChatGLM)设计的高效、灵活且功能齐全的微调工具包。它支持在几乎所有GPU上进行LLM和VLM的预训练和微调,能够自动调度高性能操作,如FlashAttention和Triton内核,以提高训练吞吐量。XTuner与DeepSpeed兼容,支持多种ZeRO优化技术。它还支持各种LLMs和VLM(如LLaVA),并设计了良好的数据管道,能够适应任何格式的数据集。此外,XTuner支持多种训练算法,包括QLoRA、LoRA和全参数微调,使用户能够选择最适合其需求的解决方案。
Neta是一个结合了AI技术的网站,用户可以自定义虚拟角色的服装,并通过AI技术让角色栩栩如生。用户可以与这些虚拟角色一起踏上冒险旅程,探索奇妙的世界,培养深厚的情感联系。Neta提供了一个充满想象力和创造性的平台,让用户在虚拟世界中体验不同的生活和情感。
VideoGigaGAN是一款基于大规模图像上采样器GigaGAN的视频超分辨率(VSR)模型。它能够生成具有高频细节和时间一致性的视频。该模型通过添加时间注意力层和特征传播模块,显著提高了视频的时间一致性,并使用反锯齿块减少锯齿效应。VideoGigaGAN在公共数据集上与最先进的VSR模型进行了比较,并展示了8倍超分辨率的视频结果。
Llama3-8B-Chinese-Chat 是一个专为中文优化的聊天模型,基于 Meta-Llama-3-8B-Instruct 模型并通过 ORPO 进行微调。该模型显著减少了中文问题英文回答以及回答中中英文混合的现象,同时减少了回答中表情符号的使用,使得回答更加正式。
SAM是一个先进的视频对象分割模型,它结合了光学流动和RGB信息,能够发现并分割视频中的移动对象。该模型在单对象和多对象基准测试中均取得了显著的性能提升,同时保持了对象的身份一致性。
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