凤凰网科技讯 北京时间5月2日消息，就在埃隆马斯克(Elon Musk)准备完成收购社交媒体巨头推特(Twitter)之际，美国得克萨斯州议员坦帕克(Tan Parker)在接受采访时称，如果马斯克将推特总部迁至得州，他会“铺上红地毯”欢迎马斯克。
推特董事会已经接受了马斯克以440亿美元直接收购该公司的提议，但该交易尚未得到股东的正式批准，还面临着一系列其他监管障碍。
帕克在接受采访时称，马斯克“绝对”应该考虑把推特搬到该州，该州已经是马斯克旗下其他公司特斯拉、SpaceX和Boring company的所在地。推特总部目前位于加利福尼亚州的旧金山。帕克补充说，如果马斯克这么做，他会“铺上红地毯”欢迎他。“我相信他很有可能会把推特总部带过来。”他表示。(作者/箫雨)
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快科技4月22日消息，近日，媒体报道了特斯拉多次调整旗下FSD完全自动驾驶软件的价格。这一举动引发了广泛讨论，人们纷纷对马斯克及特斯拉的定价策略提出质疑。针对外界的疑问，马斯克在一篇关于特斯拉频繁调价”的文章下回复称，传统经销商模式的价格同样不稳定。他强调了其他汽车厂商也会通过不断的经销商加价或者制造商、经销商的激励措施来调整价格。因此，�
在今天下午的直播当中，雷军对如何看待将他与马斯克进行比较”这一问题进行了回答。雷军表示：毫无疑问，大家不能把小米当做是一个车厂来看待，小米的战略是人车家全生态。有一点是一样的，那就是我们和马斯克一样，都帮助了科技的普及，推动了这个社会的进步。
埃隆・马斯克的人工智能初创公司正迎来一波重要的支持，随着xAI竞速追赶OpenAI和Anthropic等竞争对手在激烈的竞争中。与特斯拉和SpaceX首席执行官有密切关系的投资者正在商谈，计划帮助xAI在一轮融资中筹集30亿美元，消息人士透露，史蒂夫・杰维逊和风投公司Gigafund是潜在的支持者之一。“他要么加入xAI，要么加入他们，”马斯克写道，并指出他也提高了人工智能工程师的薪水。
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。
马斯克最近在社交媒体上发表言论。他抱怨道：抱怨电影中专注于发明创造的片子远多于关注制造业的。与实现大批量、正利润率生产的疯狂痛苦相比，原型只是小菜一碟。
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。
今天凌晨，今年全球唯一的日全食在北美洲地区精彩上演。特斯拉和SpaceX的首席执行官埃隆马斯克分享了由部署在近地轨道上的星链卫星捕捉到的日全食图像。中国上一次观测到日全食是在2009年7月22日下一次将在2034年3月20日。
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。
3月29日，马斯克旗下的AI公司x.ai在官网宣布，未来几天内即将发布Grok-1.5。x.ai开源了Grok-1的权重和网络架构，成为大模型开源领域的一匹黑马。训练数据方面，Grok-1发布版本所使用的训练数据截至2023年第三季度的互联网数据以及xAI人工智能导师提供的数据。
马斯克旗下人工智能初创公司xAI宣布将推出Grok-1.5，该模型能够进行长语境理解和高级推理，将于近日向X平台Grok用户和早期测试者开放。Grok-1.5是最新的模型，具有长文本理解和高级推理能力。在最新的Grok-1.5版本中使用了基于JAX、Rust和Kubernetes的自定义分布式训练框架。
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Cohere Toolkit是一个开源的AI应用程序开发工具包，它提供了一套生产就绪的应用程序，可以在云服务提供商上部署。这些应用程序可以访问Cohere的Command、Embed和Rerank模型，并且可以连接到企业数据和特定团队，以提高生产力。该工具包包含用于构建独特应用程序并可扩展部署的组件。
Bunny 是一系列轻量级但功能强大的多模态模型，提供多种即插即用的视图编码器和语言主干网络。通过从更广泛的数据源进行精选选择，构建更丰富的训练数据，以补偿模型尺寸的减小。Bunny-v1.0-3B 模型在性能上超越了同类大小甚至更大的 MLLMs（7B）模型，并与 13B 模型性能相当。
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。
HiDiffusion是一个预训练扩散模型，通过仅添加一行代码即可提高扩散模型的分辨率和速度。该模型通过Resolution-Aware U-Net (RAU-Net)和Modified Shifted Window Multi-head Self-Attention (MSW-MSA)技术，动态调整特征图大小以解决对象复制问题，并优化窗口注意力以减少计算量。HiDiffusion能够将图像生成分辨率扩展到4096×4096，同时保持1.5-6倍于以往方法的推理速度。
Snowflake Arctic 是一款专为企业级人工智能任务设计的大规模语言模型（LLM），它在 SQL 生成、编码以及指令遵循等基准测试中表现出色，即使与计算预算更高的开源模型相比也毫不逊色。Arctic 通过其高效的训练和推理，为 Snowflake 客户以及广大 AI 社区提供了一种成本效益极高的定制模型创建方式。此外，Arctic 采用 Apache 2.0 许可，提供无门槛的权重和代码访问，并通过开源数据配方和研究洞察，进一步推动了社区的开放性和成本效益。
OpenVoice V2是一款文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的模型，它在2024年4月发布，包含了V1的所有功能，并进行了改进。它采用了不同的训练策略，提供了更好的音质，支持英语、西班牙语、法语、中文、日语和韩语等多种语言。此外，它还允许商业用途的免费使用。OpenVoice V2能够精确地克隆参考音调色彩，并在多种语言和口音中生成语音。它还支持零样本跨语言语音克隆，即生成语音的语言和参考语音的语言不需要在大规模多语种训练数据集中出现。
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