特斯拉FSD,DeepseekV2大模型和字节的StoryDiffusion

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特斯拉机器人人工厂与自动驾驶发展历程

本周AI资讯主要讨论了特斯拉打造的一款机器人人工厂,该人工厂已经可以完成简单的装配任务,如SSD安装和板载电池供电。特斯拉的自动驾驶技术也取得了重大进展,从最初的纯视觉路线逐步转向纯视觉路线,引入了占据网络和升级网络等先进技术。特斯拉的BEV在2021年发布后,性能得到了极大提升,实现了更准确的定位。此外,特斯拉还推出了Occupancy Network,这是一种基于纯视觉的神经网络,能够实现对整个空间的感知。

自动驾驶与机器人技术的融合与发展

主要讨论了物体的信息检测、自动驾驶技术以及人形机器人的发展。首先,物体的信息检测可以理解为类似于激光雷达的效果,比激光雷达性能更高。其次,在无人驾驶领域, occupy network和transformer等架构被广泛应用,使得整个感知和控制规划更加高效。最后,人形机器人的发展也在不断收敛,从之前的定制化机械臂到现在的通用机器人,提高了其可复制性和推短性,具有更广泛的应用前景。

人工智能技术的现实意义与价格战

主要讨论了人形机器人的发展现状和一些技术细节。首先,人形机器人目前的发展仍处于初级阶段,与特斯拉等国际领先公司相比仍有很大差距。其次,会议提到了一个名为Deep C的模型,该模型具有价格优势,但具体性能尚不明确。最后,会议还讨论了GRM3000的降价情况,认为其价格可能比Deep C还要便宜。总体来看,会议主要关注了人形机器人和相关技术的发展动态。

深度求索与Deep Sick的AI应用探索

主要讨论了深度求索公司的一些项目和技术,包括推理服务、量化公司以及深度求索公司自己的弹幕性评测项目。深度求索公司在投资量化方面有很高的水平,他们尝试过各种AI技术,并将其应用于投资量化。此外,他们还开发了一个漫画生成工具,可以建立图像之间的联系,保证一致性。最后,深度求索公司还提到了一个开源项目,可以用来做身份连贯的漫画。