今年3月,马斯克将开车时没有集中注意力车主的自动驾驶试用权限收回一事引发热议。有网友认为特斯拉通过Model3车内后视镜上方的摄像头监控驾驶者。
对于此事,马斯克毫无避讳,大方承认称“YES”。近日,国外大神提取到了该枚摄像头的拍摄画面,该画面之清晰让许多人震惊,几乎将车内情景一览无余,一起来看看。
不过国内的特斯拉用户并不用担心,特斯拉中国曾表示,中国特斯拉用户车辆均未开启车内摄像头。
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今年3月,马斯克将开车时没有集中注意力车主的自动驾驶试用权限收回一事引发热议。有网友认为特斯拉通过Model3车内后视镜上方的摄像头监控驾驶者。
对于此事,马斯克毫无避讳,大方承认称“YES”。近日,国外大神提取到了该枚摄像头的拍摄画面,该画面之清晰让许多人震惊,几乎将车内情景一览无余,一起来看看。
不过国内的特斯拉用户并不用担心,特斯拉中国曾表示,中国特斯拉用户车辆均未开启车内摄像头。
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有知情人士在谈及苹果公司汽车项目的起源时称,部分原因是为了防止工程师跳槽到特斯拉。当时苹果公司刚刚完成了AppleWatch项目,许多工程师都需要开始新的项目,苹果CEO库克批准项目部分原因就是防止工程师外流到特斯拉。目前参与该项目的2000多名员工将被重新分配,一部分人将加入苹果其他团队从事人工智能等技术研发,另一部分将被裁员。
教室里有一两个摄像头再正常不过了,不过如果说每个座位上面都有一个摄像头,整间教室里密密麻麻全都是,那就确实十分罕见了。有学生发视频称,保定学院一教室内布满摄像头,上课太有压迫感”。”对于网传视频,保定学院学生处工作人员进行了回应,称这件教室是专门书法、画画考试的时候用的,平时上课时候不开。
3月14-17日,在2024年中国家电及消费电子博览会上,华为重磅打造1500平超大展区。作为华为全屋智能的重要视觉入口,华为智选生态产品——海雀4K系列智能摄像头也在展示之列,不仅带来了最新的智能摄像头产品展示了摄像头与智能家居场景的联动。海雀将基于技术优势探索更多全场景摄像头,为消费者带来更多元的选择。
特斯拉在其手机应用软件中推出了一个名为“特斯拉助手Beta版”的人工智能聊天助手功能,为用户提供了一个全新的交互体验。这一更新标志着特斯拉在提升用户体验方面又迈出了重要一步。这一创新举措不仅将提升特斯拉用户的体验,也将推动AI技术在汽车行业的更广泛应用。
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苹果公司最近宣布了其计划,他们正考虑探索未来可穿戴设备的新方向。苹果正推出一款智能眼镜和配备摄像头的AirPods,这些概念仍然是公司内部的探索阶段。Meta已确定推出无屏幕智能眼镜的计划,因此苹果朝这个方向迈出的一步也顺理成章。
彭博社发布了一篇由马克・格尔曼和德雷克・贝内特联合撰写的深度报道,这篇报道详细梳理并分析了苹果汽车项目过去十年的演进历程。在苹果开始绘制自动驾驶汽车的蓝图之前,公司曾认真考虑过收购特斯拉的可能性。据参与这次失败交易的人士透露,苹果公司最终选择退出,部分原因在于早期的工作让公司高管们过度自信,认为他们完全有能力独立制造汽车。
近日,有用户在X社交平台上提出疑问:当特斯拉的哨兵模式启动时,特斯拉有没有采取措施来减少吸血鬼消耗”?对此,特斯拉动力总成、能源高级副总裁DrewBaglino回复到:同意特斯拉的哨兵模式功耗需要改进,目前特斯拉团队正努力将于第二季度完成软件更新,更新后车辆功耗将降低约40%”。特斯拉的哨兵模式是特斯拉车辆的一项高级安全功能。特斯拉的哨兵模式占据车辆大量电力,此次升级更新哨兵模式,或将为众多特斯拉车主带去更好的用车体验。
我们无需购买钢琴就可以演奏音乐了。一项名为"PaperPiano纸钢琴"的项目可以通过摄像头捕捉手指运动,使任何一张纸都能成为一架可以演奏音乐的钢琴。这一技术的发展可能带来更多有趣的音乐应用,使用户无需购买真正的钢琴即可享受演奏的乐趣。
据爆料人马克古尔曼消息,苹果未来的可穿戴设备中,可能包括AI智能眼镜以及带摄像头的AirPods。带摄像头的AirPods将会配备更先进的人工智能和健康传感器,耳机本身就具备智能眼镜的功能,消费者在佩戴该设备时无需镜片和镜框。除了AirPods,苹果还在研发一种佩戴在手指上的设备,可以为那些不喜欢佩戴更笨重AppleWatch的用户提供综合的健康监测服务。
Stable Video 3D是Stability AI推出的新模型,它在3D技术领域取得了显著进步,与之前发布的Stable Zero123相比,提供了大幅改进的质量和多视角支持。该模型能够在没有相机条件的情况下,基于单张图片输入生成轨道视频,并且能够沿着指定的相机路径创建3D视频。
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AutoDev是微软推出的一款AI程序员工具,可根据用户设定的目标自主生成、执行代码等任务,无需人工干预。它基于GPT-4模型,并采用多Agent协作机制,在HumanEval测试中,代码生成任务Pass@1达91.5%,测试生成任务Pass@1为87.8%,性能均超过GPT-4基线30%以上。AutoDev旨在提高开发效率,降低编程门槛。
Cappy是一种新型方法,旨在提高大型多任务语言模型的性能和效率。它是一个轻量级的预训练评分器,基于RoBERTa,仅有3.6亿个参数。Cappy可独立解决分类任务,或作为辅助组件提升语言模型性能。在下游任务中微调Cappy,可有效整合监督信息,提高模型表现,且不需要反向传播到语言模型参数,降低了内存需求。Cappy适用于开源和封闭源代码的语言模型,是一种高效的模型微调方法。
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