特斯拉的官方微博在5月8日的早上宣布，Model3标准续航升级版车型将上涨1000元，特斯拉表示这次价格调整反映了成本波动的实际情况，将为车主带来更好的产品体验。
特斯拉官方微博原文：
即日起，特斯拉Model3标准续航升级版车型将上涨1000元人民币，这一调整也反映了成本波动的实际情况。特斯拉一直秉承价格公开透明的原则，将持续为大家带来更为优质的产品与体验。感谢大家的关注!
此为补贴后起售价，由补贴前起售价￥266740扣除现行新能源汽车补贴金额得出（目前私人购买补贴金额为￥15840，非私人购买或用于营运的新能源乘用车补贴金额为￥11088）。如果选配后的车辆价格高于￥300000，则不享受上述新能源汽车补贴。
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小米SU7将于3月28日19:00正式发布，今晚，小米CEO雷军微博发文，介绍了小米SU7续航表现。续航是电动车的最关键的用户体验之一，在立项之初，他就要求研发团队：全系长续航。小米工况在CLTC工况的基础上，加入了高低温环境和实际驾驶行为的影响”，融合成更贴近实际使用的工况，续航拟合度提高了18%。
正当国内新能源车企价格战”如火如荼进行时，特斯拉却反向操作”突然涨价。ModelY售价上调至263900元，ModelY长续航版售价上调至304900元，ModelY高性能版售价上调至368900元，涨价幅度均为5000元。ModelY是特斯拉最畅销车型，2023年凭借超120万辆的交付量打破纪录，成为全球乘用车销冠。
最近，新款特斯拉Model3高性能版的订单页面泄露了更多细节。新车采用了专属的Model3Performance设计，包括重新设计的前后保险杠、扩散器以及碳纤维扰流板，不仅使外观独特优化了高速行驶时的稳定性。该车是史上最强的Model3车型。
特斯拉中国宣布，ModelSPlaid全新升级运动座椅，配备Plaid专属标识，有全黑色、黑色和白色、米色配色可选。ModelS是特斯拉推出的一款安全、高性能的电动轿车，提供了多种配置和定制选项。ModelSPlaid版则为三电机全轮驱动，售价为¥828，900，具备更高性能配置，包括0-100公里/小时加速仅需2.1秒、1020马力、碳纤维套的转子等。
在全球新能源汽车市场激战正酣之时，特斯拉却出人意料地采取了“反向操作”，其旗下ModelY系列车型在中国市场突然宣布涨价。根据特斯拉中国官网的最新信息，ModelY标准版售价已调整至263900元，ModelY长续航版售价为304900元ModelY高性能版的价格则定为368900元。自4月1日起，ModelY在美国的售价上涨了1000美元;自3月22日起，部分欧洲国家的ModelY车辆价格也上涨了约2000欧元。
特斯拉官方宣布针对中国地区的ModelS和ModelX车型推出了一项保值承诺权益，允许在满足条件的情况下，在三年后以45%的开票价格回购车辆。凡是在2024年4月30日之前下单，并在2024年4月3日至2024年6月30日期间完成车辆交付的ModelS和ModelX车型均可享受该权益。其他损伤情况下，回购价款将根据特斯拉直营钣喷中心的零部件和工时标准报价进行相应调整。
欢迎来到【AI日报】栏目!这里是你每天探索人工智能世界的指南，每天我们为你呈现AI领域的热点内容，聚焦开发者，助你洞悉技术趋势、了解创新AI产品应用。新鲜AI产品点击了解：https://top.aibase.com/1、BlockadeLabs发布全新模型Model3本文介绍了知名生成式AI平台BlockadeLabs发布的全新模型Model3，该模型实现了生成效果的质的提升，支持超高清8192x4096分辨率，提升了文本提示器描述生
特斯拉官宣，针对ModelY和Model3推出限时0首付金融方案，ModelY还提供限时0息方案。零首付贷款方案适用金融机构：招商银行、平安银行、微众银行。零首付贷款方案适用金融机构：招商银行、平安银行、微众银行。
近日，特斯拉近日下调了美国市场部分电动车的售价，其中ModelY全系降价，金额高达2000美元。ModelYR后驱标准版起价从44990美元降至42900美元；长续航版原价为49990美元，现价为47990美元；ModelY高性能版从53490美元降到51490美元。促成降价更为直接的原因在于季度交付数量锐减，库存上升到高位，显然此次降价是为了拉高销量为之。
小米SU7今晚正式亮相，小米CEO雷军首先介绍了外观和内饰方面的设计。小米SU7整车玻璃面积5.35㎡，全景通透视野，但丝毫不用担心夏天太晒太热。根据小米公布的数据，在38℃暴晒1.5小时后，小米SU7车内温度为59.5℃、特斯拉Model3焕新版车内温度为71.5℃，相差12℃。
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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