站长之家(ChinaZ.com) 11月10日 消息:美股11月10日收盘，特斯拉股价暴跌近12%，收盘价为1023.5美元，市值也较前一交易日下跌近1750亿美元，目前总市值大约为1. 03 万亿美元左右。
就在上周末，马斯克在推特上询问网友是否应出售自己持有的10%的特斯拉股票，结果显示超过一半网友支持马斯克的做法。马斯克减持股票获得的资金，可能会有一部分用于缴税，另一部分可能会用于联合国粮食计划署执行干事戴维·比斯利倡议的帮助贫困人口计划。
然而就在特斯拉股价暴跌的前夕，美国媒体《华尔街日报》 于11月 9日报道，马斯克的哥哥Kimbal Musk在上周五通过行使特斯拉股票期权获利近1. 1 亿美元。
上周五Kimbal Musk行使他的特斯拉股票期权，以每股74. 17 美元的价格购入2.5万股特斯拉股票，并后立即分批抛售，卖出价格在 1223 美元/股至 1236 美元/股不等，套现约1. 088亿美元。
也是在上周，马斯克在推特和微博上都发了曹植的《七步诗》，很多人猜测马斯克发这首诗的目的，现在来看，有可能是指自己的弟弟近日的抛售股票行为。
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快科技4月9日消息据媒体报道，特斯拉股价周一大涨4.9%，创下自3月18日以来的最大单日涨幅。这一涨势是由马斯克此前宣布将于8月8日发布机器人出租车所引发的，使其身价一周内增加了57.8亿美元，达到了1860亿美元。这也让马斯克在一个周末内超越了扎克伯格，重新夺回了全球富豪榜第三位的位置。与此同时，Meta股价周一下跌1.53%，导致扎克伯格的身价一夜蒸发了27.7亿美元，
在当地时间24日美股收盘之际，特斯拉股价迎来了惊人的涨幅，超过12%的涨幅创下了自2022年1月以来的最大单日涨幅纪录。此次股价的飙升不仅使特斯拉市值大涨556亿美元，更使其总市值强势重返5000亿美元上方，达到了惊人的5170亿美元。这一消息无疑进一步提振了投资者对特斯拉的信心，推动了其股价的飙升。
OpenAI在欧洲的竞争对手Mistral正在进行谈判，计划以高达50亿美元的估值筹集资金。Mistral是一家总部位于巴黎的开源人工智能初创公司，该公司一直在与投资者讨论以50亿美元的估值筹集数亿美元的事宜。Mistral正在谈判筹集如此庞大的资金，预示着该公司对未来发展充满信心，同时也表明了投资者对人工智能领域的看好态度。
今日，Redmi全新Turbo系列首款机型Turbo3宣布将于4月10日正式发布，该机目标做中端最强的性能机。小米集团总裁卢伟冰表示，RedmiTurbo3太猛了！ID设计上，RedmiTurbo3采用无塑料支架直屏、无断点塑料中框设计，拥有钛灰色、绿色、黑色三款配色，后置双摄环闪。
正式迎来了在华十周年，并向每位车主表示衷心的感谢。特斯拉目前在中国已拥有超过170万名车主其全球用户总数更是达到了600万。2019年12月30日，特斯拉在上海工厂正式向员工车主交付国产Model3，标志着特斯拉在中国市场的进一步发展。
特斯拉原本计划推出一款起价为2.5万美元的低成本电动汽车，以扩大市场份额并推动电动汽车的普及。最近却有消息称特斯拉已决定放弃这一计划。特斯拉将继续致力于推动电动汽车技术的进步，并不断探索新的商业模式，以满足不断变化的市场需求。
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，�
今年上半年的汽车流量担当非小米SU7莫属，那么它是不是也能成为销量担当呢？还真有可能，毕竟小米汽车已经手握6万多真大定订单。至于吉利银河E8、小鹏P7和极氪007，则分别排在第8至第10名，销量也在300-500多台之前，表现一般。
人工智能编码辅助初创公司AugmentInc.今日宣布完成2.27亿美元的B轮融资，投后估值达9.77亿美元。本轮融资由SutterHillVentures、IndexVentures、InnovationEndeavors、LightspeedVenturePartners和MeritechCapital等投资机构参与。该公司正是凭借这种独特优势，致力于改变软件开发的完成方式。
在美东时间4月8日这一交易日结束时，备受瞩目的特斯拉公司在这一天实现了显著的增长，其股价上涨了4.9%，市值因此增加了257亿美元，换算成人民币约为1860亿元。这一涨幅引起了市场的广泛关注，并成为了当天的热门话题。特斯拉的市值一夜之间飙升超过1800亿元人民币，这背后离不开公司近期的积极动向和战略部署。特斯拉的CEO马斯克近期�
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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