站长之家(ChinaZ.com) 4月15日消息:今天中午，特斯拉客户支持官方微博发文称，当前由于临时网络问题，导致语音控制无法使用。我们正在加急解决，尽快恢复服务。
针对存在可能涉及隐私泄露的问题，此前特斯拉中国回应称，特斯拉用户使用的车辆不存在通过车内摄像头侵犯用户个人隐私的行为。所有中国市场上的特斯拉用户车辆均未开启车内摄像头，也不涉及FSD Beta测试。特斯拉中国表示，特斯拉的隐私保护政策遵守中国的法律法规，特斯拉高度重视用户隐私的保护，特斯拉配备了安全等级全球领先的网络安全体系以确保用户隐私保护。
另外，日前特斯拉全球副总裁陶琳在中国发改委组织的圆桌论坛上表示，特斯拉在中国采集的数据会严格遵守中国对于数据管理的法律法规，实现本地储存。这意味着，特斯拉或将仿效苹果，在中国大陆境内建立数据中心。
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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。
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。
今日，吉利董事长李书福今日联合俞敏洪，一同探访了吉利卫星超级工厂并进行了直播。俞敏洪表示：如果在中国有一个企业可以和马斯克和特斯拉靠近的企业，那么这家企业就是吉利。李书福还提到了自己造车的初衷，那就是让别人模仿不了。
近日一位中国网友询问特斯拉FSD何时进入中国市场。该车主表示期待特斯拉FSD早日在中国上市，并关注HW3.0系统的进展以及新的倒车辅助功能何时能够推送给中国的特斯拉HW3.0车主。以新款特斯拉Model3为例，选装FSD需花费6.4万元，选装后可实现识别交通信号灯和停车标志并做出反应，在城市街道中自动辅助驾驶等功能。
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。
快科技4月11日消息，在华为鸿蒙生态春季沟通会上，余承东表示，华为的高阶智驾体验非常好，为业内天花板的存在，但在30万以下的车上使用，存在着亏损的情况。为此，智界S7首发华为视觉智驾”，搭载3个毫米波雷达、10个视觉感知高清摄像头组及12个超声波雷达，实现不依赖激光雷达的视觉智驾方案。智界的视觉智驾，可以在全国高速和城市快速路实现NCA智驾领航辅助，�
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。
特斯拉现已再次开放FSD免费转移功能，并呼吁特斯拉永久提供此项服务。新款Model3、ModelY、ModelS和ModelX车主现已可以免费将其FSD权益转移到另一台新车上。特斯拉已为部分员工和测试者推送了堪比真正FSD13”的更新，现在开始面向更多HW4车主全量推送。
在问界新M5的上市发布会上，华为常务董事、终端BGCEO、智能汽车解决方案BU董事长余承东表示:智界S7团队专门前往美国，将智界S7的智能驾驶系统与特斯拉FSD进行比较。余承东表示:在经过测试后，我们有信心，智界S7的智能驾驶系统仍然是全世界最好的”。截至2024年4月，HUAWEIADS智驾总里程已超过2亿公里;MPI平均接管里程已达270km，城市高架汇入汇出成功率达到99.2%;学习训练算力提升至3.3EFLOPS;NCA城市领航已覆盖全国40000城乡镇。
特斯拉的降价，背刺不少刚提车用户，但退差基本无望。杭州的王女士在4月18日刚从特斯拉门店提了一辆ModelY，她还没来得及开心多久，到了4月21日，这款车就降价了一万四，让她心疼不已！”不过，有业内人士认为，是与特斯拉销量下滑，以及中国市场竞争加剧有关。
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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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