日前，一辆特斯拉高速多次别车逼停后方车辆的视频引发了社会各界的广泛关注。据媒体报道，目前，当地交管部门已经对该车主进行了控制，目前正在调查处理中。
从此前公布的视频可以看到，一车主在驾驶一辆红色汽车排队上高速时，因车辆较多行驶缓慢。
就在这时，一辆黑色的特斯拉多次尝试插队，但一直没有成功。而就在车辆驶上高速后，驾驶特斯拉的车主多次在应急车道上逼停红色车辆，严重影响了高速公路以及过往车辆的生命安全。
被截停车主表示：当时的车速在100公里/小时左右，这位车主的疯狂举动给自己造成了非常大的安全危险。
庆幸的是，这件别车事件唯一让我们舒口气的是，所幸没有造成什么严重后果，不然真的不知道会毁掉多少家庭。
针对此事，不少网友表示：如此危险的行为，涉事司机就应该终生吊销驾照。
有相关律师针对此事表示，对于这种恶意逼停的行为，除了要承担相应的交通违规责任外，还可能面临故意危害他人安全的刑事责任。
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特斯拉动力总成及能源业务高级副总裁德鲁巴格利诺今日在X上发文称，他已在昨日做出离开特斯拉的决定。巴格利诺表示，多年来，我非常感谢能与特斯拉无数才华横溢的人一起工作，并向他们学习。巴格利诺的离职可能会加剧一些投资者对特斯拉接班人计划的担忧。
特斯拉人工智能经理ParilJain近日透露：截至2024年3月，我们基于端到端NN神经网络的驾驶策略已在美国部署到约200万辆汽车上。全球范围内的600多万辆汽车已经运行了其他安全Autopilot软件堆栈。这个数额与在道路上安装了特斯拉设计的AI推理计算机并由司机训练的汽车的价值约2500亿美元相比，根本不值一提。
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”。
在河北廊坊的高速公路上，发生了一起令人惊讶的事件。一名司机在行驶过程中不慎掉落了一批银锭，然他却毫无察觉，继续高速前进。对于意外情况的发生，我们也要保持冷静，积极配合相关部门进行处理，以减少损失并保障道路安全。
特斯拉官方微博宣布，即日起，Model3/Y免费选配原价1.2万元的星空灰车漆。不过需要注意的是，星空灰配色成为了免费配色，原版免费配色纯黑色”改为需要加价8000元。未来特斯拉可能需要通过更加灵活的市场策略和产品调整来应对市场变化，保持其在中国市场的领先地位。
京台高速公路上演了一幕出人意料的剧情：一名司机在高速驰骋时，竟然让价值不菲的银锭从车上滑落，散落一地。这批银锭总重超过400斤，价值高达惊人的80万元，犹如一笔“飞来横财”般洒落在路面。这起事件也再次提醒我们，驾驶时一定要保持警惕，确保行车安全，避免类似意外的发生。
今年清明假期期间，广东交通集团所属揭博高速水墩互通路段，出现了空中交警”无人机在空中智能巡检执勤”。为更好了解管辖路段交通状况，及时疏导交通，揭博高速选取车流量较大的路段为试点，首次部署无人机自动起降系统。对于轻微事故，无人机还配备了喊话器，即时拍照取证后，可喊话现场事故人员尽快驶离，避免二次事故。
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。
最近，徐女士开着一辆白色小车带着朋友从衢州出发，但车况却逐渐恶化。当行驶至杭新景高速建德段新安江枢纽附近时，徐女士发现车子越来越难开，最终甚至开不动了”，只好停在第一车道上检查车况。许多网友看到这则新闻后都感叹不已，称这位女司机实在是太厉害”了，绝对是个狠人”。
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。
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。
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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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