4 月 15 日消息，据国外媒体报道，电动汽车制造商特斯拉和美国自动驾驶初创公司Zoox已达成和解。
去年 3 月，特斯拉对四名前员工和Zoox提起诉讼，称这些员工窃取了用于开发仓储、物流以及库存管理系统的专有信息和商业机密。
如今，双方达成和解。根据和解协议，Zoox将向特斯拉支付一笔未披露金额的赔偿金，并对其系统进行审计，以确保Zoox员工没有保留或使用特斯拉的机密信息。
Zoox承认，它从特斯拉那招募来的某些员工在加入Zoox的物流团队时，持有与运输、接收和仓储程序有关的特斯拉文件。
作为和解协议的一部分，Zoox还将进行强化的保密培训，以确保所有Zoox员工了解并遵守其保密义务。
Zoox成立于 2014 年，由斯坦福大学自动驾驶汽车小组的Jesse Levinson以及澳大利亚企业家Tim Kentley-Klay创立。
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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。
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？
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。
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3日消息，小米汽车上市不到一周，已经突破了10万大定，同时锁定订单超过4万。在小米SU7首批交付仪式上，小米集团创始人雷军宣布：小米SU7开售仅短短几天时间，就有超过10万人下定，锁单量已超过4万单。他表示：这是一份沉甸甸的信任，我们一定要把产品做好、品质做好、服务做好，不辜负大家的信任。”雷军还强调了小米汽车的意义，认为这标志着智能汽车的
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。
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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。
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