凤凰网科技讯 北京时间8月10日消息，监管文件显示，特斯拉CEO埃隆马斯克(Elon Musk)从8月5日开始的三个交易日内出售了价值近70亿美元的公司股票。马斯克对此表示，出售特斯拉股票的工作已经完成。
马斯克在推特上解释称，他这么做是为了避免紧急出售股票，以防推特强制他完成收购交易，一些股权合作伙伴不同意售股。如果收购推特的交易无法完成，他会重新买入特斯拉股票。
马斯克称是为了防止紧急出售股票
马斯克目前正寻求退出以440亿美元收购推特的交易，但是推特通过诉讼的方式强制他完成交易。这场诉讼将于10月17日开始审判。不过，马斯克之前也表示，如果推特能够证明该公司所提供的虚假账户数据是真实的，那么他会继续推进收购交易。
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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，
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。
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”。
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。
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。
SpaceByte是一种全新的字节级解码架构,旨在解决大型语言模型中广泛使用的Tokenization技术所带来的一些弊端。Tokenization虽能显著提升模型性能,但也存在诸多缺陷,如引入性能偏差、增加对抗攻击脆弱性、降低字符级建模效果及增加建模复杂度等。SpaceByte在保留Tokenizer的优势基础上,有效解决了上述缺陷。它使用字节级Transformer作为基础,并在模型层次中间插入更大的Transformer块,尤其是在遇到空格等通常表示单词边界的字节时。该架构在相同的训练和推理计算资源预算下,不但超越了其他字节级模型,甚至可以与Tokenization的Transformer模型取得相当的性能。
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