AI 與算力最新消息：xAI、Grok、Dojo

• 轉發 @常巖CY: 馬斯克直接開懟蒂姆庫克。

庫克：它是個人化的、強大的、私密的，並且集成在你每天依賴的應用程序中。

介紹蘋果智能——我們在人工智能領域的新篇章。

馬斯克：不需要這個。

要麼停止這個令人毛骨悚然的間諜軟件，要麼所有蘋果設備將被禁止進入我公司的場所。

via 常巖CY的微博

本期視頻，車庫編輯 James 找來了 15 萬級別銷量頭部的三款車型，分別是比亞迪宋 PLUS DM-i、零跑全新 C11、深藍 S7，讓三款車在能耗續航、智能化、乘坐空間和舒適性三個方面一決高下：

• 150 km 城市續航、高速饋電油耗、充電能力哪款車更強？
• 座艙芯片竟然是橫跨 4 年的三代產品，哪款體驗更出色？
• 對比實測三款車空間，哪款能坐着、開着都更舒服？

感謝觀看！

#42how##新能源汽車##零跑全新C11#42號車庫的微博視頻

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所以在搜索引擎時代，蘋果可以把硬件終端的默認搜索引擎賣給谷歌，大賺傳説中的每年 200 億美元淨利。

所以在 AI 大模型時代，蘋果可以把硬件終端接入的大模型交給 OpenAI，不在乎是否扶植出一個 AI 超級巨頭。

所以不論在搜索引擎時代還是 AI 大模型時代，蘋果都把主要資源都集中投入在研發新一代硬件終端，watch、headphone、XR headset，以及 Car ……不允許其他人在硬件終端市場顛覆蘋果。

所以蘋果不可能接入谷歌的 AI 大模型，因為 AI 將會極大提升硬件終端的用户體驗，谷歌同時擁有 AI 大模型和硬件終端，有可能推出體驗比 iPhone 更好的智能終端。谷歌才是當下蘋果最大的威脅。這種威脅大到蘋果可能會扶植 OpenAI 來抑制谷歌。

Ben Thompson 這篇 Apple Intelligence is Right On Time 寫得挺有道理：網頁鏈接

via 於欣烈的微博

明天下午我們會在魏牌新藍山的車內進行深度體驗，看看在設計、硬件、場景以及 AI 等等的表現下，有什麼的變化。

感興趣的朋友們可以鎖定我們 42 號車庫的官方微博。

#新能源汽車##42how#42號車庫的微博視頻

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Later This Year 愛好者並可不只有汽車公司。

via 於欣烈的微博

事前各種分析都説蘋果接入 OpenAI 大模型實屬以身飼虎，得不償失，遲早藥丸。但蘋二代庫克還是被奧特曼説服了。[奧特曼]

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• 轉發 @新浪科技: 【#五分鐘看完WWDC# 蘋果AI 終於到來】#iOS18發佈# 今年主題演講還是2小時，但前面七大系統價AirPods佔了一小時，後面Apple Intelligence獨佔一小時。 今年OS全家桶就……各種縫合痕跡🍉，蘋果的AI才是真正壓軸戲，不過要等到秋季才有英文版。

唯一的硬件消息是Vision Pro，6月28日行貨開售，價格29999元，準備好錢了嗎？#VisionPro國行6月28日發售#五分鐘看WWDC24 蘋果AI 終於到來

via 小特叔叔的微博

庫克：它是個人化的、強大的、私密的，並且集成在你每天依賴的應用程序中。

介紹蘋果智能——我們在人工智能領域的新篇章。

馬斯克：不需要這個。

要麼停止這個令人毛骨悚然的間諜軟件，要麼所有蘋果設備將被禁止進入我公司的場所。

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但是汽車的本地算力終究是有限的，肯定無法直接跟上去運行一些體積越來越大的大模型，所以你今年最想要的智能化功能是什麼呢？

#新能源汽車##42how# 網頁鏈接

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• 轉發 @德滷愛開車: 李想今天在2024 中國汽車重慶論壇上分享了關於自動駕駛技術方面的內容。

以下是演講內容簡單總結：

1. 李想首先明確表示，他所討論的是“自動駕駛”，而不是“智能駕駛”或“輔助駕駛”。

2. 理想汽車從2023年9月開始，專門建立了一個團隊來研究自動駕駛。

3. 李想提出了一個問題，為什麼人類開車不需要學習各種極端情況（corner case）？
他表示，如果自動駕駛不能解決這個問題，團隊的工作就會變成不斷人工調試各種極端情況，這與真正的自動駕駛目標相去甚遠。

4. 人類開車與自動駕駛研發的差異：強調人類開車的自然、輕鬆方式與目前自動駕駛研發方法的根本不同。

5. 《思考，快與慢》的啓示：李想引用了《思考，快與慢》一書中的理論，解釋了人類大腦的系統一（直覺、快速響應）和系統二（複雜邏輯推演）的工作方式，並指出人類開車主要依賴系統一。

6. 自動駕駛的系統一和系統二：

• 系統一：

自動駕駛的系統一(95％)對應端到端技術，直接從輸入到輸出，省略了傳統的感知、規劃、決策和執行模塊。

• 系統二：

自動駕駛的系統二(5％)對應 VLM 等算法，需要解決端到端技術無法覆蓋的複雜情況和泛化問題。

7. 端到端技術的挑戰：端到端技術需要高質量的數據、專業的人才和強大的算力。

8. 多次提到了 VLM(視語言模型)，能像人類一樣理解導航地圖的技術，可以處理沒有紅綠燈的左轉路口等複雜情況。

9. 理想計劃在今年年底或明年上半年實現有監督的L3級別自動駕駛，並批量向用户交付。

10. 面對端到端和VLM作為黑盒子的挑戰，採用了Diffusion、Transformer 構建小型世界模型，用於驗證自動駕駛系統的能力。

11. 後續將在幾個AI技術論壇上分享他們的研究成果，並在第三季度向用户推送無圖 NOA 、同時向測試用户推出基於 300 萬 Clpis 訓練後的端到端➕VLM的版本。

12. 最後表示，在現有計算平台上，帶有監督的L3級別自動駕駛是可以實現的，並且預計在至少三年內可以實現無監督的L4級別自動駕駛。

#新能源大牛説##理想汽車#德滷愛開車的微博視頻

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• 轉發 @i陸三金: 特斯拉人工智能/自動駕駛（AI/Autopilot）軟件負責人 Ashok Elluswamy 最新長文《Elon and AI at Tesla》，他表示「這是我決定寫的個人説明，旨在解釋 Elon 對特斯拉的重要性。雖然寫這篇文章的部分原因是考慮到股東投票，但我真的相信我所寫的一切。」

全文：

Elon Musk 一直是特斯拉人工智能和自動駕駛的主要推動者。他總是推動我們去實現偉大的目標，即使這些想法在當時看來是不可能實現的。舉幾個例子：

早在 2014 年，自動駕駛汽車就開始在一台小得離譜的計算機上運行，這台計算機只有約 384 KB 的內存和微不足道的計算能力（甚至沒有原生浮點運算）。他要求工程團隊實現車道保持、變道、車輛縱向控制、曲率等功能。很多人，甚至是團隊裏的人，都認為這個要求太瘋狂了。然而，他從未放棄，並推動團隊實現了這一非常困難的目標。2015 年，特斯拉排除萬難，交付了世界上第一套自動駕駛系統。第二款最接近的此類產品多年後才推向市場。

2016 年，特斯拉開始在內部完成自動駕駛所需的全部計算機視覺工作，而不再依賴外部供應商。許多人認為，將產品賭在幾個月內從零開始開發視覺系統是瘋狂的，而其他公司需要十年甚至更長的時間。然而，我們在 11 個月內就實現了這一目標。這是一個具有重要戰略意義的舉措，它開啓了特斯拉強大的人工智能團隊的發展之路。

他不僅推動開發強大的人工智能軟件，還推動開發功能強大的人工智能硬件。在別人看來只是一家汽車公司的特斯拉，正在製造定製的芯片，以高效運行神經網絡。這個最初設計於2017年的硬件，在2019年2月投入生產，與迄今為止推出的硬件相比，仍然極具競爭力。作為參考，這台五年前的人工智能計算機的人工智能推理計算能力大約是最先進的蘋果 M3 芯片的 8 倍。它仍然能夠運行建立在最新人工智能技術之上的最新端到端神經網絡。

是他將解決自動駕駛問題的賭注押在了視覺和人工智能上，而不是依靠傳感器枴杖和高清地圖。對於體驗過最新版本 FSD 的人來説，也許很明顯，它可以看到所有重要的東西，並基於純粹的視覺來駕駛汽車。然而，早在 2020 年及更早的時候，這對大多數人來説並不明顯。事實上，該領域的許多 "專家 "都嘲笑特斯拉和 Elon 的這些選擇。我們已經證明他們錯了，我們向數以百萬計的汽車交付了受監督的 FSD，並證明只要有好的人工智能軟件，汽車就能通過看到外面的情況來處理城市駕駛中的複雜問題，如轉彎、處理交叉路口、禮讓行人等。事實上，我們甚至去掉了雷達和超聲波，只關注問題的核心，即人工智能。如今，特斯拉的原始傳感器數量最少，但自主能力卻比任何量產汽車都強，這幾乎是一個悖論。之所以能完成這樣一個相反的賭注，完全是因為他對這個問題有着極強的信念和深刻的理解。

2021 年，他在特斯拉啓動了人形機器人的研發工作，這同樣早於任何 ChatGPT 或其他人工智能崛起的明顯例子。就像車輛自動駕駛一樣，"Optimus"的開發也是為了使其具備能力、可擴展性和成本效益，以便廣泛服務於世界。

我還可以繼續説下去，但很明顯，Elon 是特斯拉在人工智能領域取得成功的關鍵。正是他對技術的深刻理解、瘋狂的毅力和不懈的努力，使特斯拉成為現實世界人工智能領域的領導者。Elon 的技術直覺能夠在別人發現之前就做出這些重要的決定，這是無與倫比的。如果沒有 Elon 的雄心壯志，特斯拉可能會逐漸萎縮，成為另一家汽車公司。未來，完全自動駕駛的汽車和實用的家用機器人將成為普遍現象，全世界都會認為一切本該如此。在此之前，我們需要 Elon Musk 推動前沿技術的發展，因為他已經看到了這一點。

對於這篇文章，Elon Musk 表示，

「謝謝你，Ashok！

Ashok是第一個加入特斯拉 AI/Autopilot 團隊的人，並最終晉升為所有 AI/Autopilot 軟件的負責人。

如果沒有他和我們出色的團隊，我們可能只是另一家尋找自主供應商的汽車公司。

順便説一句，我從未建議他説什麼，我也不知道他寫了這篇文章，直到十分鐘前我才看到！」

Ashok Elluswamy 文章鏈接：網頁鏈接

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• 轉發 @大D有態度: 好消息是理想AD MAX的全國都能開無圖版本Beta 3來了，壞消息是我又痛風了……

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• 轉發 @i陸三金: 特斯拉人工智能/自動駕駛（AI/Autopilot）軟件負責人 Ashok Elluswamy 最新長文《Elon and AI at Tesla》，他表示「這是我決定寫的個人説明，旨在解釋 Elon 對特斯拉的重要性。雖然寫這篇文章的部分原因是考慮到股東投票，但我真的相信我所寫的一切。」

全文：

Elon Musk 一直是特斯拉人工智能和自動駕駛的主要推動者。他總是推動我們去實現偉大的目標，即使這些想法在當時看來是不可能實現的。舉幾個例子：

早在 2014 年，自動駕駛汽車就開始在一台小得離譜的計算機上運行，這台計算機只有約 384 KB 的內存和微不足道的計算能力（甚至沒有原生浮點運算）。他要求工程團隊實現車道保持、變道、車輛縱向控制、曲率等功能。很多人，甚至是團隊裏的人，都認為這個要求太瘋狂了。然而，他從未放棄，並推動團隊實現了這一非常困難的目標。2015 年，特斯拉排除萬難，交付了世界上第一套自動駕駛系統。第二款最接近的此類產品多年後才推向市場。

2016 年，特斯拉開始在內部完成自動駕駛所需的全部計算機視覺工作，而不再依賴外部供應商。許多人認為，將產品賭在幾個月內從零開始開發視覺系統是瘋狂的，而其他公司需要十年甚至更長的時間。然而，我們在 11 個月內就實現了這一目標。這是一個具有重要戰略意義的舉措，它開啓了特斯拉強大的人工智能團隊的發展之路。

他不僅推動開發強大的人工智能軟件，還推動開發功能強大的人工智能硬件。在別人看來只是一家汽車公司的特斯拉，正在製造定製的芯片，以高效運行神經網絡。這個最初設計於2017年的硬件，在2019年2月投入生產，與迄今為止推出的硬件相比，仍然極具競爭力。作為參考，這台五年前的人工智能計算機的人工智能推理計算能力大約是最先進的蘋果 M3 芯片的 8 倍。它仍然能夠運行建立在最新人工智能技術之上的最新端到端神經網絡。

是他將解決自動駕駛問題的賭注押在了視覺和人工智能上，而不是依靠傳感器枴杖和高清地圖。對於體驗過最新版本 FSD 的人來説，也許很明顯，它可以看到所有重要的東西，並基於純粹的視覺來駕駛汽車。然而，早在 2020 年及更早的時候，這對大多數人來説並不明顯。事實上，該領域的許多 "專家 "都嘲笑特斯拉和 Elon 的這些選擇。我們已經證明他們錯了，我們向數以百萬計的汽車交付了受監督的 FSD，並證明只要有好的人工智能軟件，汽車就能通過看到外面的情況來處理城市駕駛中的複雜問題，如轉彎、處理交叉路口、禮讓行人等。事實上，我們甚至去掉了雷達和超聲波，只關注問題的核心，即人工智能。如今，特斯拉的原始傳感器數量最少，但自主能力卻比任何量產汽車都強，這幾乎是一個悖論。之所以能完成這樣一個相反的賭注，完全是因為他對這個問題有着極強的信念和深刻的理解。

2021 年，他在特斯拉啓動了人形機器人的研發工作，這同樣早於任何 ChatGPT 或其他人工智能崛起的明顯例子。就像車輛自動駕駛一樣，"Optimus"的開發也是為了使其具備能力、可擴展性和成本效益，以便廣泛服務於世界。

我還可以繼續説下去，但很明顯，Elon 是特斯拉在人工智能領域取得成功的關鍵。正是他對技術的深刻理解、瘋狂的毅力和不懈的努力，使特斯拉成為現實世界人工智能領域的領導者。Elon 的技術直覺能夠在別人發現之前就做出這些重要的決定，這是無與倫比的。如果沒有 Elon 的雄心壯志，特斯拉可能會逐漸萎縮，成為另一家汽車公司。未來，完全自動駕駛的汽車和實用的家用機器人將成為普遍現象，全世界都會認為一切本該如此。在此之前，我們需要 Elon Musk 推動前沿技術的發展，因為他已經看到了這一點。

對於這篇文章，Elon Musk 表示，

「謝謝你，Ashok！

Ashok是第一個加入特斯拉 AI/Autopilot 團隊的人，並最終晉升為所有 AI/Autopilot 軟件的負責人。

如果沒有他和我們出色的團隊，我們可能只是另一家尋找自主供應商的汽車公司。

順便説一句，我從未建議他説什麼，我也不知道他寫了這篇文章，直到十分鐘前我才看到！」

Ashok Elluswamy 文章鏈接：網頁鏈接

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• 轉發 @類星頻道: 李想在中國汽車重慶論壇上關於理想在自動駕駛技術的重要突破的演講。

從人類開車不用學習極端案例得到啓發，用端到端代替人工規則。

理想放了 100 萬的預訓練模型，用於端到端的訓練。大概一個月只需要做 10 輪左右的訓練，訓練卡要足夠多，基本上可以完成一個無圖 NOA 相同上限的水平。

另外從李想夫人開寶馬 X6 和高爾夫 GTI 都剮蹭，但上了寶馬駕駛學院開車再也不剮蹭得到啓發，用一個視覺語言模型來為端到端兜底，解決泛化問題。

AD Max 有兩顆 Orin-X 芯片，正好一個 Orin-X 芯片跑端到端，另外一顆 Orin-X 芯片可以運行一個壓縮到大概 20 億規模的 VLM 模型。

至於如何驗證端到端和視覺語言模型是黑盒的問題，理想用一個小的世界模型來考試。

理想會在第三季度向所有用户正式推送全國無圖 NOA 的時候，向我們的測試用户推送我們大概通過 300 萬預訓練模型訓練出來的端到端 + 視覺語言模型。

最早會在今年年底，最晚明年年初，理想會推出大概通過超過 1,000 萬 clips 訓練出來的端到端 + VLM。

理想認為。在現有的計算平台上，帶有監督的 L3 級別的自動駕駛是可以實現的。

而且隨着這套技術繼續演進、算力的增強、模型的加大，理想認為無監督的 L4 級自動駕駛也會在至少三年內可以實現。

via 於欣烈的微博

• 轉發 @Mr_沈斐: 這個高考作文題目有意思，我問了問GPT，它是這麼説的😂蔚來的用户朋友們每天也在和人工智能打交道，NOMI、換電站都有人工智能的技術加成。大家對這個作文題怎麼看呢😁

#高考作文#

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系統版本更新到 2024.14.8 和 2024.14.9 之後就可以使用，這次 OTA 已在 6 月 7 日正式開啓推送。

各位 AMD 芯片的特斯拉車主有沒有更新？歡迎評論區留言交流。

#新能源汽車##42how#

via 42號車庫的微博

#42how##新能源汽車##高考作文#

via 42號車庫的微博

今天它來了。

這家叫做 GoSun 的品牌專注於生產太陽能產品，最近他們推出了一個小體積的電動汽車太陽能充電器。

這套設備可以提供 1,200 瓦的功率，讓你可在任何地方充電。

按照官方數據説法，一天最高可以提供 50 公里的純電續航。

體積小，易於安裝在所有車頂行李架上，可以上鎖，一分鐘就可以佈置或者收納。

重量輕，僅重 32 公斤，並採用耐用的元件設計。

現在已經開始接受預訂，2025 年交付，預售價 2999 美元。

希望國內有人跟進啊。

下面的視頻是 AI 機翻的。 常巖CY的微博視頻

via 常巖CY的微博

via 小特叔叔的微博

風頭正盛的 NVIDIA 自是人潮湧動，但各 OEM 們的展台也一點不輸，比如打遊戲的朋友們很熟悉的大佬微星 MSI。

除了帶來使用全新英特爾和 AMD 芯片的多款 AI PC，微星還呈現了 8 英寸的掌機和 18 英寸的 AMG 聯名本，滿滿是高級感。

來看看我們在 Computex 現場及微星總部帶來的速覽~

#微星##英特爾#常巖CY的微博視頻

via 常巖CY的微博

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• 有關毛利下降：今年 3 月 2024 款 NT2 平台的車型上市，產品過渡導致銷量下滑，平均售價下降。同時，ET5、ET5T 兩款低利潤車型的銷售導致毛利下降。預計毛利在 Q2 回到兩位數（10% 以上），Q3 和 Q4 還會繼續改善。考慮到市場的競爭，確保市場地位得到保障。

• NIO Power 第一筆融資之後，蔚來還保持 90% 左右的股份，後續會繼續開放融資，NIO Power 的可持續性和可盈利性是非常清晰的。

• 有關樂道品牌，目前計劃 9 月交付的時候會有大概 100 個門店。樂道的門店不需要像 NIO House 一樣投資很大，每個門店投資 100 - 200 萬人民幣，因此不是特別大的壓力。

• 樂道的首款車型 L60 和 Model Y 競爭，明年會發布中大型 SUV，為第二款產品。總的來説，樂道不會有太多款產品，但是每款產品會有獨特的競爭力，追求在 20 萬起步的細分市場有更高的佔有率。

• 螢火蟲品牌的進展順利，李斌幾個月之前已經開過，表現很好，是個精品小車，價格是十幾萬人民幣。這款車按照非常高的安全標準、品質標準打造，會和蔚來分享銷售網絡，類似 MINI 和 BMW 的關係，當然不會像 MINI 一樣貴。螢火蟲品牌將在明年上半年銷售。

• 蔚來的產品從明年開始的 ET9 開始切換到三代平台，通過採用更多的自研技術、電池成本下降等實現更高毛利，設計希望平均毛利達到 20% 以上。3 萬規模、20% 毛利，在中國實現盈虧平衡。

• 樂道品牌已經公佈預售價，從預售價角度來講有不錯的毛利率，但是不會用特別低的毛利換銷量。樂道的毛利追求 15% 以上，略低於特斯拉的 16% - 17%。從盈虧平衡的角度，樂道需要每月賣 2 萬- 3 萬台可以維持。

• 樂道的預訂量超越預期。但因為預訂隨時可以退，公佈數據沒有意義。

• 三代換電站需要經過一些改造（20 - 30 萬人民幣投資）就可以給樂道用，從下週開始正式部署四代換電站，支持樂道和蔚來品牌。目前來看，到今年底可以給樂道用户用的換電站超過 1,000 座。

• 蔚來不會把所有三代站都改造支持樂道，並不是所有站都需要改造。當然，樂道用户的體驗會很好的。

• 蔚來能夠顯著地看到，換電站建設可以帶動銷量。在長三角地區，換電站有接近 900 座，車輛保有量達到全國的一半。蔚來也正在做 ROI 模型，計算換電站與銷量的關係。下一步，蔚來會密切關注換電站的投資回報率。

• 前幾天，蔚來獲得 L3 准入。蔚來能夠與政府部門有更多交流機會，對整個行業都是有價值的。

• 4、5 月份銷量的增長是綜合了多種原因。產品完成 2024 款產品切換，競爭力增加；BaaS 政策的切換，讓電池、價格對於用户訂閲模式非常重要，目前租電池的用户超過 80%；銷售能力的提升，去年下半年開始銷售網絡和人員數量不夠，今年 3、4 月銷售數量增加；用户對換電的認可、保值率高，讓用户選擇蔚來。

• 蔚來希望改進毛利的表現，蔚來會給一線銷售更多要求， 特別針對 ET7、ES8、EC7 等高毛利車型。同時，6 月已經收窄了短期促銷政策。

• 在新能源產品上增加關税，違揹人類可持續發展。蔚來在歐洲的銷量比例比較低，即便加關税也不會對公司產生太大影響。

• 今年晚些時候蔚來會在中東地區銷售，目前正在準備中。

• 從三個品牌的角度來講，定位清楚。蔚來定位 Premium，樂道定位主流家庭市場，螢火蟲定位是入門級、精品，家庭的第二輛車。主銷價格是 10 幾萬、20 幾萬、30 幾萬，共同點是能換電。在智能化、電動化、整車工程方面的複用，三品牌是非常高的。

• 從目前來看，需求非常穩定。5 月訂單需求已經超過產能，可以説 5 月交付量就是當月可生產的最大產量（李斌：這是幸福的煩惱）。訂單正在穩定持續增長，對接下來的交付量非常有信心。

• 樂道發佈了之後對於蔚來品牌也是正面推動，已經安排產線兩班倒實現更高產量。

#42how##蔚來##蔚來發布2024年一季度財報#

via 42號車庫的微博

蔚來的目標仍然是（月銷） 3 萬輛規模、20% 的毛利率。

樂道（月銷） 2-3 萬輛就可以盈虧平衡。

via 於欣烈的微博

我就不用跟你們説我有多激動了。

初夏的海島讓我忍不住想把這個視頻改成旅行篇，但是英特爾給我們塞了兩天滿滿的會，我還是得先給大家講講我們的老朋友又有什麼新動向……

從全新的 Lunar Lake 處理器到前沿的人工智能應用，英特爾 AI PC 比上一代有了卓越的進步，不僅性能超強，而且功耗管理極為優秀。快來看看來到台北的英特爾出了什麼大招吧~ 常巖CY的微博視頻

via 常巖CY的微博

via FIRE 了安築

近期有人在 X 爆料，美國斯坦福大學的一個 AI 團隊疑似抄襲、「套殼」一家中國大模型公司的開源成果，模型架構與代碼完全相同。

最新情況是，斯坦福這個團隊向原創者面壁 MiniCPM 團隊正式道歉，並表示會將該模型悉數撤下。

面壁智能 CEO 李大海與聯合創始人劉知遠先後發文，回應開源模型被斯坦福大學AI團隊抄襲一事。

李大海表示：「我們對這件事深表遺憾。一方面感慨這也是一種受到國際團隊認可的方式，另一方面呼籲大家共建開放、合作、有信任的社區環境。我們希望團隊的好工作被更多人關注與認可，但不是以這種方式。」

#42how##新能源汽車#

via 42號車庫的微博

• 轉發 @不是鄭小康: 週末一個朋友諮詢買車，問三年以後中控大屏卡了怎麼辦？看網上很多新造車公司的第一代車已經卡得不行了。

這個問題確實回答不了。

本質是整車 7 年一迭代和芯片 3 年一迭代（實際上後續智能座艙用消費電子芯片的品牌會變多，迭代可能還會更快）的矛盾。

許多品牌都提供了產品生命的中期更換控制器，之前有特斯拉、蔚來、極氪、嵐圖、小鵬等。

這個我覺得還是權益之計，一是一台車不止開 7 年，實際上哪怕換了，電氣部件距離白車身、座椅這些輕鬆用個 15 年的部件還是差太遠，二是屬實賠本賺吆喝，比如極氪索性不收錢了，賺個用户開心。特斯拉要 20000+，商業上是可持續了，用户不情願了。

其實蔚來在這個問題上做得特別深，不同的平台承諾獨立運營維護 15 年，且更換的也不止控制器，還有屏幕總成甚至是 360 環視這些，但商業上 ROI 能不能算得過來呢。

另外蔚來是 2022 年量產 8155 的，等第 5 代平台發佈，也就是 2034 年 - 2037 年，8155 這一代平台怎麼個獨立運營維護呢？我反正暫時看不清。

有一個根本問題是實體按鍵去得太徹底，如果開到第 15 年調節空調、除霧這些都卡的話，還算個合格的汽車嗎？

ps: 難道雷總的 SU7 是在這等着呢？大氣層麻中麻？

via 小特叔叔的微博

NPU 性能：

• AMD Ryzen AI 300: 50 TOPS
• Intel Lunar Lake: 48 TOPS
• Snapdragon X Elite: 45 TOPS
• Snapdragon X Plus: 45 TOPS
• Apple M4: 38 TOPS
• Apple M3 Max: 18 TOPS

via 常巖CY的微博

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