凤凰网科技讯 4月17日消息，据天眼查App显示，近日，特斯拉汽车销售服务（昆明）有限公司发生工商变更，朱晓彤卸任法定代表人、总经理，但仍担任董事长职务。
图源 天眼查
天眼查显示，王昊将接任该公司法定代表人，同时还是特斯拉中国区总经理。他曾担任特斯拉（上海）有限公司、特斯拉汽车销售服务（北京）有限公司等多家公司的法定代表人。
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特斯拉汽车销售服务（昆明）有限公司成立于2020年9月，注册资本100万美元，由特斯拉汽车香港有限公司全资持股。
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去年下半年以来，朱晓彤已卸任特斯拉（上海）有限公司、特斯拉汽车销售服务（北京）有限公司、特斯拉汽车销售服务（天津）有限公司等多家公司的法定代表人。
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今日，华为举办鸿蒙生态春季沟通会，华为常务董事、终端BGCEO、智能汽车解决方案BU董事长余承东率先登场介绍鸿蒙智行。余承东宣布，鸿蒙智行首款智慧轿车智界S7开启海量交付。对于华为智能驾驶的体验，尹同跃在现场直呼Amazing”。
建筑领域是我国能源消耗和碳排放的主要领域之一。加快推动建筑领域节能降碳，对实现碳达峰碳中和、推动高质量发展意义重大。国创·巴夫利将基于对时代潮流的深刻洞察，从时代特征、目标要求以及新的实践出发，围绕高质量发展这个首要任务，深入实施创新驱动发展战略，充分发挥行业领头羊的先锋示范作用，发展新质生产力，以颠覆性技术和前沿技术催生新产品、新动能，推进产业链持续优化升级，促进行业实现新的跃升，助力打造城市新格局。
快科技4月3日消息，小米汽车上市不到一周，已经突破了10万大定，同时锁定订单超过4万。在小米SU7首批交付仪式上，小米集团创始人雷军宣布：小米SU7开售仅短短几天时间，就有超过10万人下定，锁单量已超过4万单。他表示：这是一份沉甸甸的信任，我们一定要把产品做好、品质做好、服务做好，不辜负大家的信任。”雷军还强调了小米汽车的意义，认为这标志着智能汽车的
三个技术关键词:大语言模型、Sim2Real和NeRF技术，然后“一气呵成”。“潜水”两年后，以色列人形机器人公司MeeteeRobotics发布了首款双足人形机器人MenteeBot原型视频。虽然价格成谜，但据说还是“负担得起”。
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。
今日，吉利董事长李书福今日联合俞敏洪，一同探访了吉利卫星超级工厂并进行了直播。俞敏洪表示：如果在中国有一个企业可以和马斯克和特斯拉靠近的企业，那么这家企业就是吉利。李书福还提到了自己造车的初衷，那就是让别人模仿不了。
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。
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，�
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。
RAGFlow是一个开源的RAG（Retrieval-Augmented Generation）引擎，基于深度文档理解，提供流线型的RAG工作流程，适用于各种规模的企业。它结合了大型语言模型（LLM）提供真实的问答能力，支持从各种复杂格式数据中引用确凿的引文。
EmojiTell是一个创新的在线服务，可以将文本翻译成表情组合，增加沟通的趣味性和表现力。它由一支对表情符号充满热情的开发者和设计师团队开发，旨在通过表情符号的力量，让信息传递更加生动和个性化。
Perplexica是一个开源的AI驱动搜索引擎，它不仅搜索网络，还理解您的问题。它使用先进的机器学习算法，如相似性搜索和嵌入，来优化结果，并提供引用来源的清晰答案。使用SearxNG保持最新和完全开源，确保您始终获得最新信息，同时不损害您的隐私。
FaceChain是一个深度学习工具链，由ModelScope提供支持，能够通过至少1张肖像照片生成你的数字孪生体，并在不同设置中生成个人肖像（支持多种风格）。用户可以通过FaceChain的Python脚本、熟悉的Gradio界面或sd webui来训练数字孪生模型并生成照片。FaceChain的主要优点包括其生成个性化肖像的能力，支持多种风格，以及易于使用的界面。
HuggingFace镜像站是一个非盈利性项目，旨在为国内的AI开发者提供一个快速且稳定的模型和数据集下载平台。通过优化下载过程，减少因网络问题导致的中断，它极大地提高了开发者的工作效率。该镜像站支持多种下载方式，包括网页直接下载、使用官方命令行工具huggingface-cli、本站开发的hfd下载工具以及通过设置环境变量来实现非侵入式下载。
WebLlama是一个基于Meta Llama 3构建的代理，专门为网页导航和对话进行了微调。它旨在构建有效的以人为中心的代理，帮助用户浏览网页，而不是取代用户。该模型在WebLINX基准测试中超越了GPT-4V（零样本）18%，展示了其在网页导航任务中的卓越性能。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code（简称Infra Copilot）是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文，允许专业人员使用自然语言表达需求，并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码（IaC）的开发过程，还确保了跨环境和项目的一致性，加速了新团队成员的上手和学习过程，显著提高了工作效率并节约了时间。
LLaVA++是一个开源项目，旨在通过集成Phi-3和LLaMA-3模型来扩展LLaVA模型的视觉能力。该项目由Mohamed bin Zayed University of AI (MBZUAI)的研究人员开发，通过结合最新的大型语言模型，增强了模型在遵循指令和学术任务导向数据集上的表现。
PhysDreamer是一个基于物理的方法，它通过利用视频生成模型学习到的对象动力学先验，为静态3D对象赋予交互式动力学。这种方法允许在缺乏真实物体物理属性数据的情况下，模拟出对新颖交互（如外力或代理操作）的真实反应。PhysDreamer通过用户研究评估合成交互的真实性，推动了更吸引人和真实的虚拟体验的发展。
AI快站是一个为AI开发者设计的服务平台，提供HuggingFace模型的免费加速下载，解决大模型下载缓慢和断开的问题，支持高达4M/s的下载速度，大幅减少等待时间，提高开发效率。
Llama-3 8B Instruct 262k是一款由Gradient AI团队开发的文本生成模型，它扩展了LLama-3 8B的上下文长度至超过160K，展示了SOTA（State of the Art）大型语言模型在学习长文本操作时的潜力。该模型通过适当的调整RoPE theta参数，并结合NTK-aware插值和数据驱动的优化技术，实现了在长文本上的高效学习。此外，它还基于EasyContext Blockwise RingAttention库构建，以支持在高性能硬件上的可扩展和高效训练。
CoreNet 是一个深度神经网络工具包，使研究人员和工程师能够训练标准和新颖的小型和大型规模模型，用于各种任务，包括基础模型（例如 CLIP 和 LLM）、对象分类、对象检测和语义分割。
Llama中文社区是一个专注于Llama模型在中文方面的优化和上层建设的技术社区。社区提供基于大规模中文数据的预训练模型，并对Llama2和Llama3模型进行持续的中文能力迭代升级。社区拥有高级工程师团队支持，丰富的社区活动，以及开放共享的合作环境，旨在推动中文自然语言处理技术的发展。
Interactive3D是一个先进的3D生成模型，它通过交互式设计为用户提供了精确的控制能力。该模型采用两阶段级联结构，利用不同的3D表示方法，允许用户在生成过程的任何中间步骤进行修改和引导。它的重要性在于能够实现用户对3D模型生成过程的精细控制，从而创造出满足特定需求的高质量3D模型。
GraphRAG (Graphs + Retrieval Augmented Generation) 是一种通过结合文本提取、网络分析以及大型语言模型（LLM）的提示和总结，来丰富理解文本数据集的技术。该技术即将在GitHub上开源，是微软研究项目的一部分，旨在通过先进的算法提升文本数据的处理和分析能力。
Qwen1.5-110B是Qwen1.5系列中规模最大的模型，拥有1100亿参数，支持多语言，采用高效的Transformer解码器架构，并包含分组查询注意力（GQA），在模型推理时更加高效。它在基础能力评估中与Meta-Llama3-70B相媲美，在Chat评估中表现出色，包括MT-Bench和AlpacaEval 2.0。该模型的发布展示了在模型规模扩展方面的巨大潜力，并且预示着未来通过扩展数据和模型规模，可以获得更大的性能提升。
ID-Aligner 是一种用于增强身份保留文本到图像生成的反馈学习框架，它通过奖励反馈学习来解决身份特征保持、生成图像的审美吸引力以及与LoRA和Adapter方法的兼容性问题。该方法利用面部检测和识别模型的反馈来提高生成的身份保留，并通过人类标注偏好数据和自动构建的反馈来提供审美调整信号。ID-Aligner 适用于LoRA和Adapter模型，通过广泛的实验验证了其有效性。
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