在2023世界人工智能大会上，特斯拉CEO埃隆·马斯克通过视频发言。他赞扬了中国的人工智能产业，并谈到了特斯拉的人形机器人Optimus、自动驾驶和生成式AI等内容。
马斯克表示特斯拉的人形机器人目前仍处于开发阶段，未来将有更多机器人出现，并预测机器人数量将超过人类数量。他还谈到了自动驾驶技术，认为到2023年底可以实现全面自动驾驶。
他指出，全自动驾驶汽车的使用率会高于非全自动驾驶汽车，并表示特斯拉愿意许可这项技术给其他汽车制造商。
马斯克还谈到了生成式AI对人类文明的深刻影响和机器计算能力与生物算力的差距扩大。他认为随着时间的推移，人工智能在整个算力中所占比例将越来越低，这将是一个根本性的深刻变化。
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快科技4月8日消息，据媒体报道，特斯拉CEO马斯克在其个人账号上发文表示，特斯拉今年将在自动驾驶领域的投入将超过100亿美元。此前，有人对特斯拉自动驾驶辅助系统（FSD）的训练过程进行了猜测。特斯拉自动驾驶技术的训练一直备受关注，特别是在公司宣布FSD车队累计行驶里程突破10亿英里之后。马斯克表示：实现通用自动驾驶的难度令人震惊，它需要我们上面所描述的�
快科技4月15日消息，马斯克认为，未来所有汽车都将实现自动驾驶，乘车将变得如同乘坐电梯一般。近日，一位X用户在社交媒体上发帖称:全自动驾驶一旦普及，这个说法就将不再被使用。当我们都不再开车时，我们将如何形容驾驶?”马斯克回应称:未来人们进入汽车就像进入电梯一样，你甚至都不会想到它。曾经有一段时间，电梯是由一个拿着电源开关的人手动操作的。这是�
站长之家（ChinaZ.com）4月9日 消息:亿万富翁企业家埃隆・马斯克表示，只要供应电力和硬件能够满足日益强大的技术需求，新的人工智能模型的能力将在明年底超越人类智能。他在与挪威国家银行投资管理首席执行官尼古拉・塔根进行的一次访谈中预测称:“我猜测，我们将会在明年底左右拥有比任何一个人类更聪明的人工智能。” 马斯克在 Tesla、X 和 SpaceX 等公司担任首席执行
快科技4月14日消息，一位特斯拉车主最近分享了一段经历：他成功地利用特斯拉的FSD（完全自动驾驶）功能，在没有人工干预的情况下迅速送往医院，从而挽救了自己的生命。这位车主表示，作为一位拥有保时捷、奔驰、宝马、讴歌和凯迪拉克等豪车的车主，我毫不犹豫地认为，特斯拉是当前汽车创新的巅峰。特斯拉在关键时刻的应用能力凸显了其优越性。从传统汽车到特斯拉全自动驾驶功能的跃升，就像从普通手机升级到智能手机一样。我要感谢埃隆马斯克，感谢他在推动科技进步方面的卓越领导，这不仅在交通领域有所体现，也在其他领域有所贡献。他对
美国太空探索技术公司的创始人埃隆马斯克在社交平台X上分享了关于人类文明延续的深刻见解。他发帖指出，如果人类能够成功发展为星际物种，我们的文明将可能持续数百万年之久，否则，其存续的时间或许仅有几百年。这一宏伟蓝图不仅展示了人类探索宇宙的无尽可能，也为我们思考文明延续提供了新的视角。
特斯拉CEO马斯克在最近的财报电话会议上透露，特斯拉的Optimus人形机器人预计将在今年底前具备执行有用的”工厂任务的能力，并有望在2025年底前推向市场。这一消息引发了业界和公众的广泛关注。Optimus的推出不仅展示了特斯拉在人工智能和机器人技术领域的领先地位，也预示着未来制造业和服务业将迎来一场深刻的变革。
SpaceX太空探索公司CEO埃隆马斯克日前在X上发帖称，文明需要保持目前的技术水平，直到火星能够自给自足，这可能在20年内实现。如果我们成为多行星然后是多恒星物种，我们的文明将持续数百万年，如果没有，也许只有几百年。马斯克曾透露自己愿望希望未来能死在火星上，他表示生于地球葬于火星将会是一件非常酷的事。
特斯拉首席执行官埃隆马斯克近日宣布，特斯拉的自动驾驶出租车将于8月8日亮相。尽管详细信息尚未公布，但在周二特斯拉第一季度财报电话会议上，马斯克称即将发布的自动驾驶汽车为Cybercab”，这也暗示了该车可能与特斯拉现有的产品线风格相符。这个愿景能否实现取决于特斯拉是否能真正实现自动驾驶汽车这一目标目前特斯拉尚未实现这一目标。
对于人工智能领域，马斯克一直持积极的态度，在近日的访谈中，马斯克预测，人工智能可能在明年或2026年之前超过最聪明的人类。马斯克的激进观点，遭到了一些人的反对，当地时间4月10日AI初创公司GeometricIntelligence的CEO加里马库斯称，愿意赌一百万美元，来证明马斯克的预言错误。
【新智元导读】OpenAI机器人理解力虽强，却无法进行非语言交流。哥伦比亚大学华人团队打造了全新的机器人Emo，不仅可以提前预测和模拟人类表情可以进行眼神交流。他是哥伦比亚大学的博士生，专注于机器人和机器学习的研究。
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。
Bundle of Joy是一个为准父母设计的应用程序，可以在几秒钟内为他们的新生儿浏览和筛选名字。该应用根据父母的偏好推荐名字，并根据父母的喜好进行学习，为他们提供适合他们口味的新的推荐。父母可以指示宝宝的性别，然后选择以下两个选项之一：名字的首选来源、宗教、主题、首字母和含义。他们开始根据自己的独特偏好获得漂亮的宝宝名字推荐。他们可以随时修改这些偏好，并继续根据自己的口味获得新鲜的推荐。
StudyBoosterAI通过AI技术提供个性化支持，包括定制化学习材料、生动的学习内容、个性化学习计划等，帮助学生更有效地学习和记忆知识。
SNAPVID是一款智能视频编辑工具，利用AI技术提供多个热门视频剪辑建议，用户只需点击一次即可创建多个病毒式视频剪辑。同时，用户可以根据需要自定义剪辑长度和风格，并添加自定义的字幕和动画表情。SNAPVID还支持批量导出和品牌定制，使用户能够轻松导出自己喜欢的视频剪辑并保存项目设置，方便在多个项目中复用。通过AI B Roll技术，SNAPVID还可以自动添加相关的库存视频，提升视频的沉浸感。
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Vidu是由生数科技联合清华大学发布的中国首个长时长、高一致性、高动态性视频大模型。该模型采用原创的Diffusion与Transformer融合的架构U-ViT，支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080P的高清视频内容。Vidu不仅能够模拟真实物理世界，还拥有丰富想象力，具备多镜头生成、时空一致性高等特点。其快速突破源自于团队在贝叶斯机器学习和多模态大模型的长期积累和多项原创性成果。Vidu的问世代表了生数科技在多模态原生大模型领域的持续创新能力和领先性，面向未来，灵活架构将能够兼容更广泛的模态，进一步拓展多模态通用能力的边界。
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