在推特上回复一位网友推文时表示，电池将在未来交通运输中发挥及其重要的作用，就像今天的石油一样。
昨日，推特上一名电动车爱好者发布一篇推文，分享了一份来自SNE Research的信息图表，表示世界前十电池制造商都在亚洲，几乎所有的电动汽车电池生产都是由亚洲公司完成，并且大部分都集中在中国，占据全球电动汽车电池市场的44.1%份额，其中宁德时代占据大头，达到32.5%。
对此，马斯克转发回复了这篇推文，写道：“未来是电动化的，电动车电池在未来交通的及其重要的作用，就等于今天的石油。”
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快科技12月18日消息，据国外新闻媒体报道称，马斯克表示，低出生率和迅速下降的出生率是文明面临的最大风险之一”。他补充说，太多善良、聪明的人”认为世界上人口太多，而且人口增长正在失控。马斯克不仅提倡多生育，而且还在践行他的主张。 他是六个孩子的父亲，当被问及这是否是他有这么多孩子的原因时，他说他正在努力树立一个好榜样”。此外，马斯克还在X平台
特斯拉CEO埃隆·马斯克最近在社会化媒体上表示，全部由AI制作的电影有望在明年出现。有网友分享了一部AI生成的迷你剧，剧中描述一只猴子在一个神秘洞穴里绘制蓝图并建造一艘球形宇宙飞船，画面栩栩如生。为了应对这一挑战，他的脑机接口研究公司Neuralink正在开发一种技术，旨在将人类大脑和AI相结合，使人类成为“半机械人”，从避免在AI时代被淘汰。
埃隆・马斯克旗下社会化媒体平台X在本周四全世界内发生了一次宕机，持续了一个多小时。无法查看推文是宕机的主体问题。尽管之前因为突然的裁员使该平台面临了更多的漏洞和可靠性问题，但在这次事件之前，该服务一直相对较为可靠。
最近，马斯克的脑机接口公司Neuralink遭到脑机之父”米格尔尼科莱利斯的犀利批评。米格尔尼科莱利斯是脑机领域学术奠基人，他认为，Neuralink根本就没有作出任何创新称马斯克本人甚至不知道大脑的位置。此外该公司计划到2030年将为超过2.2万人植入芯片。
马斯克日前在X平台上发帖，重申了他让人类成为多行星文明的梦想。马斯克在一条纪念莱特兄弟实现人类首次动力飞行120周年的帖子下评论道:从第一次飞行到登陆月球只有66年，但距离上一次登月已逝去了半个世纪。从2019年7月，SpaceX开展星舰原理样机Starhopper”的首次试飞开始，马斯克的星舰已经爆炸了12次，但在成功飞临火星之前，马斯克还将会继续炸火箭”。
脑机接口赛道又有新消息传出。IEEESpectrum消息，一种新型微创超声脑机接口设备正在开发中。ForestNeurotech已与ButterflyNetwork达成为期5年的共同开发协议，Forest将支付2000万美元用于购买Butterfly超声芯片及服务。
伊隆·马斯克推出了xAI公司开发的新人工智能聊天机器人Grok。令人惊讶的是，Grok被曝光使用了OpenAI的ChatGPT的数据，这让其研发人员感到十分意外。开发者表示他们将努力解决这一问题，确保Grok的未来版本不再受到这种意外的影响。
特斯拉旗下的低成本电车项目取得了重大进展，马斯克在接受媒体采访时透露，该车的售价将为2.5万美元，折合人民币约为17.9万元。这款新车将采用全新的汽车生产线，位于美国得克萨斯州的超级工厂，具备极高的生产效率和降低电动汽车生产所带来的成本的能力。虽然不会像Cybertruck那样令人兴奋，但在外观设计上仍将非常漂亮。
马斯克旗下xAI正寻求从股权投资者处筹集10亿美元资金。根据周二提交给美国证券交易委员会的一份文件，该公司已筹集了大约1.35亿美元。该社交网络的Premium订阅者将获得Grok的访问权限，这项服务的起价为每月16美元。
特斯拉对外事务副总裁陶琳，日前转发了一则马斯克采访视频，马斯克在采访中表示，不搞垄断，开放所有专利。马斯克称：我的任何一个企业都没有做过任何抑制竞争的事，事实上，我们做了相反的事，鼓励竞争和创新。
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Inpaint_wechat是基于微信AI能力的小程序，实现了图片选定区域的消除修复功能，纯客户端实现，无服务端。产品定位为提供便捷的图片修复解决方案，无需额外的服务器支持。
Feedspace是一款连接企业与用户的反馈AI工具，提供视频、文本、音频和社交媒体反馈收集功能。通过Feedspace，用户能够迅速获取关于项目完成情况、银行服务、公司评价、快递状态等方面的反馈。该产品适用于各种团队和领域，包括产品团队、经营销售团队、产品设计师、人力资源部门、初创企业、教育学习管理机关、电子商务、影响者、非营利组织等。Feedspace还提供丰富的资源和工具，包括博客、快速演示、模板反馈、普遍的问题解答、系统状态、教程等。用户还能够最终靠Feedspace成为合作伙伴，获取高达50%的佣金。产品定价灵活，适用于各种规模的企业。
GPT Chatbot是由OpenAI开发的AI语言模型。GPT采用Transformer架构，擅长理解和生成人类化的文本。经过大量互联网数据集的预训练，GPT理解上下文、句法和语义，使其能够生成相关的回应。GPT的优点是其能够从多样的语言数据中推断出模式，从而完成对话、回答问题和内容创作等任务。与基于规则的系统不同，GPT动态生成回应，展现了在所有的领域的适应性。其应用场景范围从语言翻译到支持创意写作等。通过整合深度学习技术，GPT捕捉复杂的语言结构，使其能够生成连贯且上下文相关的文本。这一预训练阶段赋予了GPT广泛的语言理解，使其成为执行众多与语言相关任务的多功能工具。
Mickey-1928:用于生成米奇、米妮等迪士尼公有领域角色图像的稳定扩散模型
Mickey-1928是一个针对Stable-Diffusion-xl模型微调后的版本,训练数据集包含96张迪士尼1928年前公有领域动画片《小飞象》、《汽船威利号》和《疯狂的高卢》中的静态画面。该模型可以生成米奇、米妮和皮特等经典迪士尼卡通形象,使生成的图像保持1928年的经典设计风格。
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Boundary Attention 是一个可微分模型，它通过一种称为边界注意力的机制来明确地建模边界，包括轮廓、角点和交叉点。与之前的经典方法相比，我们的模型具有可微分性，可扩展到更大的图像，还可以自动适应图像的每个部分的适当几何细节水平。与通过端到端训练找到边界的先前深度方法相比，它具有提供亚像素精度、对噪声更具鲁棒性以及能够以原生分辨率和纵横比处理任何图像的优势。
Text2Immersion是一个优雅的从文本提示生成高质量3D沉浸场景的方法。我们提出的流水线D扩散和深度估计模型逐步生成高斯云。接下来是对高斯云进行精炼,插值和精炼以增强生成场景的细节。与仅关注单个物体或室内场景,或采用缩小轨迹的主流方法不同,我们的办法能够生成包含各种物体的不同场景,甚至扩展到创造想象中的场景。因此,Text2Immersion可以对各种应用产生广泛的影响,如虚拟现实、游戏开发和自动内容创建。大量的评估证明我们的系统在渲染质量和多样性方面优于其他方法,并且继续推进面向文本的3D场景生成。
Diffusion Model with Perceptual Loss:基于感知损失的扩散模型
该论文介绍了一种基于感知损失的扩散模型，通过将感知损失直接纳入扩散训练中来提高样本质量。对于有条件生成，该方法仅改善样本质量而不会影响条件输入，因此不会牺牲样本多样性。对于无条件生成，这种方法也能提高样本质量。论文详细的介绍了方法的原理和实验结果。
