《频繁跨界 英特尔投资2.5亿美元进军自动驾驶市场》文章已经归档，站长之家不再展示相关内容，下文是站长之家的自动化写作机器人，通过算法提取的文章重点内容。这只AI还很年轻，欢迎联系我们帮它成长：
据处在转型期的英特尔最近业务相当繁忙，除了要稳住自己在芯片行业的固有优势，它们还频繁跨界，试图在VR、无人机等领域找到新的突破口，现在英特尔又要瞄准自动驾驶汽车了...
本周二，英特尔CEO布莱恩·克兰尼克在洛杉矶车展上表示，公司旗下的投资公司计划在未来两年投入2.5亿美元“将全自动驾驶变成现实...
英特尔还会利用手上的数据技术让自动驾驶变得更加可靠...
作为特斯拉的芯片供应商，英伟达就受益颇多，而高通为了在自动驾驶领域布局，也刚刚花390亿美元收购了汽车芯片供应商恩智浦（NXP）...
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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�
微软公司宣布将向一家总部位于阿拉伯联合酋长国的科技公司投资15亿美元，该公司由该国强大的国家安全顾问领导。微软和科技控股公司G42周二宣布了这项交易。“在得到负责任的管理后，像今天宣布的这样的投资有可能进一步推动全球数字技术的创新”，发言人布列塔尼・卡普林在一份书面声明中表示。
亚马逊宣布已完成对OpenAI竞争对手Anthropic的40亿美元投资计划。这意味着亚马逊又向Anthropic注资了27.5亿美元，这笔金额比去年最初承诺的12.5亿美元多出了许多。考虑到微软是OpenAI的主要投资者，亚马逊希望在云服务领域拥有自己的强大人工智能初创公司是完全合理的。
英特尔的芯片制造部门在2023年累计亏损了70亿美元，比2022年的52亿美元亏损额有所增加。尽管英特尔在2023年实现了189亿美元的营收，但这一数字较去年的274.9亿美元下降了31%。微软最近签约成为一个芯片厂商客户，但目前尚不清楚英特尔还需要多少公司才能在未来几年实现盈亏平衡。
自动驾驶圈正被“去高精地图”风暴席卷。今年6月中旬，一年一度的AI顶会CVPR2023在加拿大举行，同期还有场自动驾驶国际挑战赛，这场挑战赛吸引了来自15个国家的270多支队伍参赛，有2300多件作品投稿，赛况激烈。
特斯拉下大决心要推广FSD自动驾驶了。特斯拉对FSD全自动驾驶月度订阅费价格进行调整，由之前每个月199美元降低至99美元，直降了100美元，砍去了一半还多。因为现在几乎没有客户真正知道FSD的价值，虽然这样做会减慢交付速度，但这是一个硬性要求”，马斯克写道。
英伟达近日宣布将与印尼第二大移动电信公司IndosatOoredooHutchison携手，在梭罗建设一座总投资额高达2亿美元的人工智能开发中心，此举标志着英伟达进一步扩大在印尼乃至整个东南亚的业务版图。据印尼通讯与信息部长布迪阿里塞蒂亚迪透露，这座名为IndonesiaAINation”的开发中心将加强当地的电信基础设施、人力资源和数字人才，为印尼乃至整个东南亚地区的人工智能和技术进
英特尔正在大力鼓励程序员为其所谓的"AIPC"编写代码，并为基于华硕NUC14ProPC的开发套件提供支持。这家芯片巨头在12月推出了CoreUltra处理器系列，引入了AIPC概念，该系列结合了CPU、GPU和用于AI加速的神经处理单元。英特尔表示，从其角度来看，AIPC是拥有CoreUltra处理器和集成NPU的系统，但并不一定需要具有Copilot键。
4月12日，英特尔极限大师赛于成都开赛，时隔四年，在宏碁掠夺者和英特尔的推动下，这项第一个具备全球规模的电竞精英锦标赛再次落地中国区，在为期3天的赛程中，来自全球不同国家和地区的16支顶级《反恐精英2》和《CS2》的战队角逐25万美元的总奖金。作为全球唯一的PC合作伙伴，宏碁游戏产品不仅为本次赛事保驾护航，更是在现场带来了多重彩蛋。欢迎您参访宏碁的官方网站了解更多讯息。
探索科技前沿，重塑游戏未来——这是一份集智慧与技术于一体的白皮书，由《开心消消乐》、英特尔和腾讯云携手呈现。通过第五代英特尔®至强®可扩展处理器以及腾讯云服务器的深度融合，我们得以见证AI推理在游戏体验改变中的重要角色。这份白皮书将为你展示科技与游戏的紧密结合，无论你身处哪个行业，都将从中得到深刻的启发。一起探索科技的边界，感受AI在游戏
Align Your Steps 是一种用于优化扩散模型（Diffusion Models, DMs）采样时间表的方法。这种方法利用随机微积分的方法，为不同的求解器、训练有素的DMs和数据集找到特定的最优采样时间表。它通过最小化KLUB项来优化时间离散化，即采样调度，从而在相同的计算预算下提高输出质量。该方法在图像、视频以及2D玩具数据合成基准测试中表现出色，优化的采样时间表在几乎所有实验中都优于之前手工制定的时间表。
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