因一句玩笑而诞生的狗狗币一直倍受马斯克的关注，去年，马斯克就在推上开吹，使其币价暴涨15.5%。而今天，马斯克又开始发声了。
当地时间14日，埃隆马斯克在社交平台宣布，将允许使用狗狗币购买特斯拉的周边商品，币价应声上涨，日内涨幅最高达到了20%。
在同一时间，登陆特斯拉北美官网，可以发现部分商品确实更换了价格标签，像特斯拉儿童摩托、特斯拉哨子、皮带等均更换为了新的价格。
最贵的像特斯拉儿童摩托，需要12020枚才可购买；而我们熟悉的特斯拉哨子，则需300枚。其国内售价为350元，目前据观察来看，币价的变化并不会实时反映在商品的定价上。
值得一提的是，马斯克一直是虚拟货币的支持者，此前他曾多次在社交平台上讨论。这也不是第一次因为它的发言，致使虚拟货币的价格也随其讨论走高了。
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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。
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。
在今日的小米集团投资者大会上，小米CEO雷军不仅为投资者们带来了小米SU7的最新动态就投资者们关心的诸多问题进行了深入解答。有投资者向雷军提问:“特斯拉近期宣布的降价策略无疑给我们的竞争对手SU7带来了压力，您对此有何看法?”对此，雷军表示:“特斯拉在4月1日宣布涨价，然短短二十天后又全线降价1.4万元，这样的市场敏锐度和决策速度确实令我深感敬佩。只有不断提升产品质量和用户体验，才能在激烈的市场竞争中脱颖出。
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。
特斯拉FSD可能很快就会落地中国。有特斯拉中国车主向马斯克提问称：期待特斯拉FSD早日入华，什么时候能实现？目前特斯拉FSD功能尚未落地国内，此前研报指出，FSD若成功入华，将成为中国车企自动驾驶方案强有力的竞争者，助力国内自动驾驶行业快速发展。
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19日消息，昨天下午，雷军在抖音开启了直播，对于网友关注的话题进行了回应。对于大家都说他模仿马斯克、乔布斯的话题，雷军直呼冤枉，并称：我穿的其实就是工程师平时穿的，凡客的T恤，凡客的牛仔裤，凡客的帆布鞋。”这几个凡客说出口，凡客多个直播间的流量迅速暴涨3-5倍，在雷军直播结束后，有超过18万人涌入凡客的直播间，并且直播间的多款产品也�
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。
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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