《疯狂：马斯克要把特斯拉跑车送太空 让外星人看到》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：
原来，马斯克晒的图是把一辆红色特斯拉跑车装入一枚“猎鹰”重型火箭之中，而他还强调，计划首次将特斯拉跑车送入太空...
其实之前马斯克就表达了自己的想法，一辆汽车在浩瀚太空中漂浮，或者未来数百万年会被外星人发现，这辆“太空汽车”是否是地球人类文明对外星人留下的最好遗产吗?...
有专家表示，外星人是否理解人类制造的跑车?或者被这种信号所激怒，出于对地球人类的反感，外星人发送太空武器对地球展开攻击?...
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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。
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。
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。
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。
特斯拉FSD可能很快就会落地中国。有特斯拉中国车主向马斯克提问称：期待特斯拉FSD早日入华，什么时候能实现？目前特斯拉FSD功能尚未落地国内，此前研报指出，FSD若成功入华，将成为中国车企自动驾驶方案强有力的竞争者，助力国内自动驾驶行业快速发展。
特斯拉CEO马斯克最近发布全员信，为特斯拉北美业务设立了新规定:员工在向北美客户交付汽车之前，必须陪同客户开启FSD功能进行一次短途试驾。马斯克强调，这是一项硬性要求，即使这可能会影响到交车速度。特斯拉自FSDv12起就引入了马斯克一直推崇的“端到端神经网络”，这项技术改变了汽车操控逻辑，将其交由神经网络处理非传统的程序员编写的代码，被誉为“改变游戏规则的技术”。
在今日的小米集团投资者大会上，小米CEO雷军不仅为投资者们带来了小米SU7的最新动态就投资者们关心的诸多问题进行了深入解答。有投资者向雷军提问:“特斯拉近期宣布的降价策略无疑给我们的竞争对手SU7带来了压力，您对此有何看法?”对此，雷军表示:“特斯拉在4月1日宣布涨价，然短短二十天后又全线降价1.4万元，这样的市场敏锐度和决策速度确实令我深感敬佩。只有不断提升产品质量和用户体验，才能在激烈的市场竞争中脱颖出。
近日一位中国网友询问特斯拉FSD何时进入中国市场。该车主表示期待特斯拉FSD早日在中国上市，并关注HW3.0系统的进展以及新的倒车辅助功能何时能够推送给中国的特斯拉HW3.0车主。以新款特斯拉Model3为例，选装FSD需花费6.4万元，选装后可实现识别交通信号灯和停车标志并做出反应，在城市街道中自动辅助驾驶等功能。
快科技4月9日消息，据媒体报道，特斯拉CEO马斯克在接受采访时表示，中国汽车制造商对特斯拉构成的极大竞争挑战”，是全球最有竞争力的”。马斯克坚称，电动车的普及仍在相当快地”进行，同时其表示依旧关注来自中国在电动车和更广泛的汽车行业的竞争。对于时下的热门话题人工智能，马斯克表示：如果将通用人工智能定义为智力超过最聪明的人类，我认为可能就是明
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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