AI / 算力归档

让 Altman 带领旧部加入微软开发 AI 产品，并接受「超级对齐派」执掌 OpenAI，

哪个更符合微软的商业利益？

via 于欣烈的微博

很多人都猜测是关于 AI 能力的监督，这篇文章提供了一个更专业更具体的解读：Sam 和 Ilya 的深层矛盾：有效加速主义 vs. 超级"爱"对齐
Sam 和 Ilya 的深层矛盾：有效加速主义 vs. 超级"爱"对齐

via 于欣烈的微博

• 转发 @大懒货: 理想V5.0.0 Beta2

【车库代客泊车 体验】
总结：直接牙膏管子挤爆了🧎
说下为啥这么震惊！
背景：
1. Beta2版本是我昨天晚上凌晨升级成功，这个版本的L9是【第一次】来这个车库
2. 我想到车库入口看一下能否学习路线，然后明日再来用这个路线试一下车库代客泊车功能
实际表现：
1. 在车库入口直接提示可用：代客泊车功能！
2. 然后直接就一路自己开到我最近经常停的车位里面去了【最近几天都停在这个车位，而且我是车头扎进去的】，中间我没提前学习！
分析：
可以证明几点：
首先L9 Max 这个泊车场景是在后台可以静默学习，车辆在地库的行驶轨迹，选定常用车位等等。
【在不主动发起学习情况下，也能在你日常手动停车过程中进行路线学习】；我这里怀疑车子自己还会去识别记忆车位号等相关信息。这种后台静默学习大幅度提高了车库代客泊车的使用意愿；
其次车辆会自动关联你常用的车位，而且不受限我日常偷懒【美式车头扎进去】停车法的限制，他甚至会给我倒好车，车头朝外搞定了在结束泊车【AI真好，不会也和我一样偷懒，车头扎进去】
最后，在轨迹路线执行过程中，体感ad max 记忆的非常清楚，几乎不需要做二次调整，我甚至认为这个Case 已经在用上bev的基础上，还怼上了占用🧎🧎🧎
@42号车库@42号车库-莱因哈特 车库可以做下一期泊车横评准备了
@哲伦班长 班长辛苦，此外感谢@贝夫司机 做详细内容解答[开学季]
Ps：内容发布已获得许可[收到]
#自动驾驶##理想汽车##理想l9##新能源大牛说#大懒货的微博视频

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谷歌那边，和 OpenAI 竞争的大语言模型 Gemini 推迟到明年 Q1 才能上线。

创业公司和巨头，节奏确实不太一样。

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（今天的世界真是倍速运行，乔布斯 12 年回归，奥特曼只用几天？）

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• 转发 @Sunbelife: OPPO 也加入大模型战场了。

叫 AndesGPT，海舟上来演示。

小布会被优化，抠图会变成端侧，通话可以自动摘要，还有文本生成什么的。

现场演示效果还不错。

我一会儿去摸几把。😋

#oppo开发者大会#上海·黄浦江

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• 转发 @宝玉xp: 突发：OpenAI 董事会正与 Sam Altman 商谈，考虑让他重掌 CEO 大权

/ Altman 上周五被突然解职，使这家科技界最受瞩目的初创企业陷入了一场持续的危机。

根据多位知情人士的消息，OpenAI 的董事会正与 Sam Altman 商讨可能让他重返 CEO 职位的事宜。其中一位透露，Altman 在上周五被董事会意外解职，事先并未获得任何通知。他对于重返公司的态度犹豫不决，且希望公司能实施一些重大的管理改革。

Altman 在被解雇仅一天之后便与公司展开谈判，这暗示着在他离开后，OpenAI 正处于一种混乱的状态。他被解雇数小时之后，OpenAI 的总裁兼前董事长 Greg Brockman 宣布辞职。他们两人一直在跟朋友讨论创办另一家公司的可能性。同时，还有多名资深研究人员在上周五辞职，而且据了解，OpenAI 内部可能还会有更多人离开。

OpenAI 最大的投资方微软，在 Altman 被解职后不久便表态，称将继续坚定地支持与这家 AI 公司的合作关系。尽管如此，OpenAI 的投资者们对于董事会决定解雇 Altman 一事却是毫无预警，也未有机会表达他们的看法。Altman 不仅是公司的代言人，还是 AI 领域中最有影响力的声音之一，他的离职使 OpenAI 的未来充满了不确定性，尤其是在此时，其他竞争对手正紧锣密鼓地追赶 ChatGPT 取得的空前成功。

OpenAI 目前的董事会成员包括：首席科学家 Ilya Sutskever、Quora 首席执行官 Adam D’Angelo、前 GeoSim Systems 首席执行官 Tasha McCauley，以及乔治城大学安全与新兴技术中心的战略总监 Helen Toner。与常规公司不同，OpenAI 的董事会并非致力于最大化股东利益。它的核心使命是确保创造出对大众有益的人工通用智能（AGI）。

据多方消息，Ilya Sutskever 不仅是 OpenAI 的联合创始人，还领导着其研究团队，据称在本周 Altman 被解职的事件中发挥了决定性的作用。

消息持续更新中...

网页链接

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• 转发 @德卤爱开车: 轻舟定点了 理想 ？

（轻舟负责 Ad pro，地平线纯供芯片了以后，有意思）

36氪PowerOn从多个知情人士处获悉，理想汽车启用了自动驾驶公司轻舟智航为智驾供应商，协助高阶智能驾驶功能在Pro版车型落地。

知情人士透露，目前轻舟智航部分员工已经到理想汽车驻场开发。

轻舟智航进入后，将负责理想AD Max 3.0算法向AD Pro平台的优化与迁移工作，“不是从头开发一套新算法，大量数据及代码都继承AD Max”。

而迁移工作中，理想智驾团队依然在感知、规划、控制等模块有牵头负责人，甚至理想CEO李想本人也在紧盯这个项目，亲自给轻舟智航团队制定KPI。

而理想汽车智驾团队，会将更多重心放在其自研的AD Max版本的技术突破上，该方案搭载2颗英伟达Orin芯片及一颗激光雷达，目标是实现包括城市NOA、高速NOA等在内的全域智驾能力。

换句话说，为完成2024年超80万的销量预期，理想智能汽车不能留有短板，急需冲进智能驾驶第一梯队。

为加速进度，理想决定兵分两步，内部集中兵力突破智驾高配版本，同时将把基础版本交给外部供应商。

有点意思…[笑而不语]

#新能源大牛说#

via 小特叔叔的微博

SpaceX刚刚推出了重型猎鹰运载火箭的镀铬模型，售价 499 美元。

详细信息

• 金属电镀展示模型
• 1:150 比例
• 高 47.6 厘米
• 重 1066 克
• 2024 年第二季度发货

另外，SpaceX还推出了一件都是大火箭的圣诞毛衣。

via 常岩CY的微博

具体来说，它的算力高达 560 TOPS，官方表示它拥有「业内最高的 Transformer 支持效率」。

地平线表示。它是针对于城市高阶智能辅助驾驶而专门设计的的。

#新能源汽车##地平线##42how#

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• 转发 @42号车库: 地平线征程 6 明年发布，官方称之为「智能驾驶产业破局最优解」。

#42how##新能源汽车##地平线#

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——征程 6 旗舰芯片算力为 560 TOPS，但是在量产过程中，要采用几颗芯片，取决于客户需求。但征程 6 是支持多芯片互联的。
——征程 6 拥有三阶规划，其中它的中阶产品会与征程 5 做成本和产品上的区隔。
——征程 3 和征程 5 的生命周期都会很长，不会因为征程 6 的发布而受到影响。
——征程 6 系列能够很好地以平台化方案支持不同客户的需求，包括对客户自身算法 knowhow 的支持。
——地平线优先服务于中国市场，包括自主品牌，也包括在中国市场开展业务的合资品牌。
——地平线征程 6 单芯片，可以支持 1 到 3 个激光雷达的接入。其实单颗征程 3 芯片就可以接入一个激光雷达。
——征程 2 芯片今年可以实现百万量级的出货，征程 5 今年的出货量超过 20 万量级。
——关于车企自研芯片，目前已经有一家国际和国内的顶级车企，已经成为地平线 BPU 的 IP 授权客户。

#地平线##42how##新能源汽车#

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• 转发 @于欣烈: AI：你们人类啊。

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• 转发 @常岩CY: 这届进博会，英特尔再次展现出了他们的「信心和勇气」。

在现场我们见到了塞入 PC 级算力的智能座舱，见到了全套的 AI 开发套件，见到了元宇宙诊室……

比起自己的 AI 能力，英特尔更愿意扮演「修桥铺路」的角色，为合作伙伴提供解决方案。他们拿手的半导体硬件则是助推剂，推动着 AI 产业的快速普及。

摩尔定律，在 AI 产业中依然闪耀。

via 常岩CY的微博

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本期视频，你将看到：
奔驰 E 级智驾硬件水平如何；
这套智驾实际表现怎么样；
奔驰 E 级智驾交互体验；
用上了 8295 之后更流畅了吗；
第三代 MBUX 功能上有哪些提升；

看完了全新奔驰 E 级的智驾和座舱，大家觉得它表现如何，欢迎来评论区讨论。

#42how##新能源汽车#42号车库的微博视频

via 42号车库的微博

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本期视频，你将看到：
奔驰 E 级智驾硬件水平如何；
这套智驾实际表现怎么样；
奔驰 E 级智驾交互体验；
用上了 8295 之后更流畅了吗；
第三代 MBUX 功能上有哪些提升；

看完了全新奔驰 E 级的智驾和座舱，大家觉得它表现如何，欢迎来评论区讨论。

#42how##全新长轴距E级车#42号车库的微博视频

via 42号车库的微博

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在 AI 时代，微软正在成为一家软硬一体、垂直整合的平台公司。纳德拉的目标是让微软的云服务成为全世界的电脑（The World’s Computer）。

这只老恐龙的行动速度、执行效率前所未见，纳德拉确实厉害。
微软的市值也因为 AI 业务逼近苹果，美国欧洲高利率经济环境下，今年很有可能再次成为全球市值最高的科技公司。

via 于欣烈的微博

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特斯拉表示，将继续深耕中国市场，期待在新能源汽车、储能、人工智能等领域与行业共同发展。

#新能源汽车##42how##特斯拉#

via 42号车库的微博

我们很荣幸参与到中国新能源汽车行业的快速发展当中，衷心感谢一直以来各位朋友给予的关心、鼓励和支持。我们会继续在中国深耕，期待在新能源汽车、储能、人工智能等更多领域与行业共同发展。

via 特斯拉的微博

大模型结合多智能终端的系统互联，增强用户需求的感知能力，系统互联增加规划控制的细腻度和丰富度，可以在手机通过快捷指令让车机完成对应动作。

• 摇一摇，将手机视频在大屏上播放等；
• 创建指令，实现手车交互。

#OPPO开发者大会##42how#42号车库的微博视频

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Q：华为、小米相继加入新能源车市竞争，他们拥有强大的科技电子消费渠道和用户生态，小鹏汽车怎么补足在这一块的差距？

A：首先在终端方面的流量能否互通本身就是一个问题；其次小鹏也在做自己的生态，包括前几年就考虑如何将出行和 AI 做一个融合，在供应链、制造领域与大众合作，在 A 级车以及 ROBOTAXI 方面和滴滴合作；最后做强还是靠要自己，生态只能说是锦上添花。

#42how##新能源汽车##小鹏汽车发布2023第三季度财报#

via 42号车库的微博

——到今年 Q4，预计季度交付量为 6 万，但目标是超越 6 万，而且到了 Q4 也会产生更大规模的正向现金流；

——期待 X9 成为大型纯电 MPV 市场销量第一名；

—— 15 万级的 MONA 目前研发进展顺利，将于明年第三季度上市，小鹏也将率先在这一价格级别推出支持高阶智能驾驶的车型；

——在销售渠道上，小鹏已经末位淘汰了 100 多家经销商，到今年底和明年初将实现 500 家的经销商规模。

——明年供应链降本效果会成效显著，小鹏汽车在组织、营销、品类等方面上会继续改革，明年会开始出现效果；

——到 2030 年，小鹏将成为中国最领先的智能汽车公司。

以下是 QA 重点内容，我们做了不改变愿意的编辑：

1. 华为、小米相继加入新能源车市竞争，他们拥有强大的科技电子消费渠道和用户生态，小鹏汽车怎么补足在这一块的差距？

——首先在终端方面的流量能否互通本身就是一个问题；其次小鹏也在做自己的生态，包括前几年就考虑如何将出行和 AI 做一个融合，在供应链、制造领域与大众合作，在 A 级车以及 ROBOTAXI 方面和滴滴合作；最后做强还是靠要自己，生态只能说是锦上添花。

2. 如何让产品在细分市场取得定价权？

——首先来自于销售规模和供应链控制能力，其次是品牌溢价和差异化满足用户需求的能力。

3. 目前小鹏汽车渠道改革的进度？直营店和经销店的占比是多少？渠道改革成效有没有在财务方面上的的量化指标？

——小鹏汽车在三季度明确了渠道改革的方案，到明年年初建设 500 家店，会以经销商为主。渠道改革到明年一二季度会给小鹏带来巨大的成效。不过小鹏的店效还有很大的提升空间，但这在 2024 年会有大幅提高。

4. 技术降本会给小鹏哪些车型可以带来好处？

——所有车型都会，但对于销量更大的车型来说，小鹏会做得更好。

5. 怎么区分 MONA 和小鹏品牌的定位，MONA 会通过小鹏的渠道销售吗？

——明年分享 MONA 的定位和渠道相关信息，目前已经有做了准备，可以透露的是，MONA 会有相当一部分与小鹏现有的渠道分开。

6. 怎么看待下沉市场的需求以及怎么发挥在下称市场的优势？

——小鹏已经在 MONA 和另外一个品类创新上有考虑这些事情，期望将最优秀的智能辅助驾驶带给在三四线城市用户，并且一定会在渠道上做出很大的变化。

7. 研发会不会继续增长？明年研发会主要投入在哪里？

——明年小鹏的研发投入会继续增长，但其实小鹏也从四个方面出发在给研发做减法，包括去掉多余的研发、推动模块化，供应商管理、打通工具体系。小鹏接下来会在多个方面加强研发，首先是造型，其次是智能化，另外还有工艺水平、国际化等。

#42how##新能源汽车##小鹏汽车2023年第三季度财报#

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何小鹏在Q3财报业绩会上表示，AI正在重新定义智能电动汽车的技术架构以及车企的商业模式，并将成为成功车企的必备核心能力。基于科技和AI赋能，小鹏汽车在10月24日科技日官宣开启了XNGP首批20个无图城市公测，计划12月底覆盖全国50个城市，率先迎来智能化拐点。从现在开始的五年将是智能辅助驾驶的爆发期，2024年将是用户选用XNGP的需求爆发期，小鹏汽车将为用户带来更高等级辅助驾驶的体验、更低的拥有成本。

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• 转发 @老家的柚子树: 最近看了gpt4-v和gpt4-turbo在通用场景和自动驾驶(AD)场景的一些评测后，有很强的危机感，分享一些感悟：

1. 传统的深度学习方案从2012年开始兴起后，前期确实展现出了巨大的潜力，也确实在一些大厂的业务上取得了非常大的成就，但是AI+并没有达到互联网+的效果，没能大规模赋能千行百业，其原因就在于它难以泛化，去到任何一个新领域都需要收集和标注大量的数据，成本很高。举个例子，我想做一个AI模型检测电梯上是否有人摔倒，摔倒后紧急停止电梯，看似一个简单的功能，但是它需要收集和标注大量真实或者模拟在电梯上摔倒的数据，而且换到其他商场的电梯由于灯火等环境不同还需要收集标注数据，成本太高了。这样简单的场景太多了，我要是弄个停车场的模型让抬杠不要打着人，也得收集大量的数据标注。可以看到CV四小龙后面都难以低成本的把他们的算法能力应用到千行百业，就是因为传统深度学习模型的泛化性太差。
2. GPT系列真正展示了foundation model的价值(这里没用大模型这个词，歧义性太大，参数大的大模型不一定是foundation model)，也定义了一个新的AI pipeline：首先构建foundation model复刻人，然后注入少量特定领域的知识作为bias进行低成本finetuning，落地到千行百业。当你注入医学知识的bias他就是资深医生，注入法律知识的bias他就是资深律师，注入驾驶知识的bias他就是老司机。这套新的AI pipeline可能远比gpt4模型本身价值大，它开启了新的AI时代。
3. 目前的AD方案还是传统的深度学习方案，包括用网络做规控的Xplanner、光子进行为出的端到端方案，他们都没有脱离传统的深度学习pipeline：收集领域数据，训练出该领域的专有模型。新一代AD方案要采用新的pipeline：构建foundation model复刻人 + 注入驾驶知识的bias，这样才能真的做到高级别自动驾驶
4. 国内的车厂们快加入到一起构建foundation model的队伍里吧，不然等到哪一天openai把foundation model复刻人的能力拉到一定程度后，就会降维打击现在传统的AD方案。你看elon musk已经左手FSD，右手Grok了，快快跟上吧。国内的芯片厂们也快加入到一起构建foundation model的队伍里吧，不把厉害的AD方案部署到车上怎么卖得动高算力的芯片呀，你看NVIDIA已经左手megatron lm(训练)右手tensorrt-llm(部署)，快快跟上吧。
@不是郑小康@Sabercon@本诺__@i陆三金@Blood旌旗@Rocky刘毅林@李斌@李想@XP-何小鹏@余承东@地平线HorizonRobotics#自动驾驶#

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