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对于一个能在米国市场上运用大A伎俩活到现在的骗子来说,我们只需要看他的结局什么时候到来!
法拉第未来获纳斯达克继续上市批准,贾跃亭:我All in了自己
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A股股民其他不一定学会,但有一样一定“遥遥领先”,那就是--输
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2022-12-03
越悲观越贪婪
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2022-12-03
已经到了大胆买入,长线布局的时间
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2022-10-30
有一定观点,但欠缺宏观与微观的结合。
百亿私募大佬“私信”曝光,亲历了从业“最困难时光”后,他悟到了什么?
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src=\"https://static.tigerbbs.com/422db57e22936aecc05ad5335af5bdf5\" tg-width=\"600\" tg-height=\"883\"/></p><p>据悉,FF最近宣布了一系列措施,以重获纳斯达克的完全合规,包括在五月底提交了2023年财报(10-K表格),聘请新的独立审计所,提交了包括反向股票拆分提案的初步委托书,并承诺最迟在七月底前提交其第一季度的10-Q财报。<br/></p></body></html>","source":"kkj","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta name=\"format-detection\" content=\"telephone=no,email=no,address=no\" />\n<title>法拉第未来获纳斯达克继续上市批准,贾跃亭:我All in了自己</title>\n<style 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Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/f914d1bf7558072f6ab8f90b21196176","relate_stocks":{"FFIE":"Faraday Future"},"source_url":"https://news.mydrivers.com/1/988/988365.htm","is_english":false,"share_image_url":"https://static.laohu8.com/e9f99090a1c2ed51c021029395664489","article_id":"1147177814","content_text":"今日,法拉第未来(FF)创始人、首席产品及用户生态官贾跃亭宣布,FF正式获得纳斯达克继续上市的批准。前提是公司需在2024年7月31日前提交定期财报,并在2024年8月31日前满足最低出价要求。据了解,FF正采取具体措施,尽快满足决议函中规定的条件,并计划及时向股东更新公司纳斯达克上市合规相关的重大进展。贾跃亭在微博表示,“从FF创立至今,我All in了我自己。我和所有股东在情感上、利益上都高度一致,我是最希望FF成为伟大公司的人。”贾跃亭还提到,目前已有一些中国主机厂在和FF洽谈,如果FF能抓住目前美国AI 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股民眼中的《繁花》1.想从市场上赚钱,先要学会输电视剧的背景发生1990年,中国股市初开,是时代赐予的机遇。","content":"<html><head></head><body><blockquote><p>初心和学习,不论在股市还是人生中,都是不可缺少的品质。希望我们都能像阿宝一样,不断超越自己,勇往直前。</p></blockquote><p class=\"t-img-caption\"><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2f996713b73fe23745b624c19fae0bd1\" title=\"\" tg-width=\"690\" tg-height=\"388\"/></p><p style=\"text-align: justify;\">最近爆火的《繁花》,是王家卫导演历时三年拍摄完成的电视剧,开播平均播放量将近2亿。不论是原著的名气,还是导演和演员的阵容,都为这部电视剧带来很高的关注。但随着剧情增加,收视率和口碑均有下滑迹象。爱的人为之封神,不爱的人觉得剧里的人物是为了装而装。</p><p style=\"text-align: left;\"><strong>01 基金经理眼中的《繁花》</strong></p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>1,赚大钱要抓住时代大风口,要到风口中心处去。</strong>90年改革开放初期,确实是赚大钱的繁花盛世。当时地产还没全面爆发,一手外贸一手股票绝对是时代大风口。上海,集港口和金融中心于一身,制造业与洋务人才济济,冒险家站在上海滩想不发财都难。当然,那时候去深圳或许更嗨。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>2,股价由供求关系决定。</strong>供求失衡不是造富就是造贫。股市建立之初,十亿人只能炒老八股。供求严重失衡。就是个丑八怪也能炒到天上。90∽92年,上证涨了14倍。阿宝抢到的认股证,涨168倍。后来房地产爆发也是一回事。十亿人突然不分房,改买商品房了,这房价自然往天上去。但当供给持续增加之后,供不应求转为供大于求,这时候价格就会掉头向下。比如现在的房价和股价。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>3,操纵股市,靠资金或故事炒股票是注定要失败的。</strong>股市的意义,是催生伟大企业,创造价值和分享财富。麒麟会那种玩法,不但违法,而且长期看必被淘汰。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>4,理想的投资团队就像爷叔+阿宝,或者芒格+巴菲特。</strong>一个经验老辣,洞悉世事,人脉深广。一个年富力强,能力出众,身手敏捷。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>5,长的太帅的男人成不了大事。</strong>现实世界里,在中国股市上赚到大钱的,没一个帅。当然长的也都不算丑。而且大多数人穿的都没那么讲究。别说比阿宝,恐怕连陶陶都不如。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>6,搞投资要和3个以上女人纠缠基本就完蛋了。</strong>尤其是李李那样的。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>7,花开花落。时代的车轮滚滚向前。</strong>外贸与股市的造富之后,又有房地产与互联网的巨浪。接下来,医药健康与人工智能的大风又刮了起来。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>8,看公司,要学爷叔看阿宝,看能力,潜力,未来。</strong>不要学雪芝,只看眼前。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>9,当机会来时,要有奋不顾身的勇气。</strong>和百折不挠的精神。搞定汪小姐如此,去日本也如此。另外,多帮人做点好事没坏处。</p><p style=\"text-align: justify;\">10,央视放《繁花》,同期电影放《金手指》,似有深意。<strong>腊月也有梅花开。</strong></p><p><strong>02 股民眼中的《繁花》</strong></p><p><strong>1.想从市场上赚钱,先要学会输</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">电视剧的背景发生1990年,中国股市初开,是时代赐予的机遇。一夜间多少人跻身上位,多少人一贫如洗。主角阿宝就是乘上这股春风的受益者之一。</p><p style=\"text-align: justify;\">阿宝炒股技术由业内老法师爷叔传授,但第一课并不是赚钱,而是亏钱。</p><p style=\"text-align: justify;\">第一次买股票的钱是好兄弟准备结婚的6000元,一星期后只剩下3000元,亏损高达50%!</p><p style=\"text-align: justify;\">作为投资者,我们都想成为阿宝,在股市里叱咤风云,但又有多少人做好了成为阿宝的准备?</p><p style=\"text-align: justify;\">先学会输,不仅是面对亏损的勇气,更是在投资前就要做好的准备。</p><p style=\"text-align: justify;\">大部分人在买入股票的一刹那,脑海里浮现的都是盈利翻倍的画面,又有几个人想到止损线是百分之几?</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>2.减少亏损,保住本金,</strong>这也是投资大师巴菲特最常挂在嘴边的安全边际。</p><p style=\"text-align: justify;\">什么是安全边际?用巴菲特的话来说,就是不要尝试驾驶一辆9800磅重的卡车,过一座标明的容量是10000磅的桥。</p><p style=\"text-align: justify;\">我们可以理解为,用更低的价格买入价值更高的股票。这么做的目的并不是为了赚更多的钱,而是可以更大程度减少亏损。</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>在股市里,赚钱不是第一位,安全才是。</strong></p><p style=\"text-align: justify;\">但在投资时,加杠杆和满仓入的投资者仍然不在少数。加杠杆也就是借钱投资,能放大收益,但风险也会成倍放大。</p><p style=\"text-align: justify;\">向亲戚朋友借钱,亏损带来的痛苦是翻倍的,不仅要承受投资失败,更是难以面对信任你的亲人们。</p><p style=\"text-align: justify;\">贷款炒股,很有可能钱还没赚回来,债先欠了一屁股。</p><p style=\"text-align: justify;\">如果侥幸赚钱,结果可能更糟糕,人性是贪婪的,靠运气的成功会被误认为能力,于是投入更大的杠杆,也带来更大的风险。</p><p style=\"text-align: justify;\">“市场永远是对的,错的只有自己。冲得太快,逃得太慢,肯定是要吃亏的,头顶在肩膀上,脚长在自己身上,只要保护好自己,机会永远比风险大,见好就收!”</p><p style=\"text-align: justify;\"><strong>3.见好就收,远离风险。</strong>简单的两句话,却成了发根饮恨原因。</p><p style=\"text-align: justify;\">但阿宝真正的成功秘诀,却很简单:秉持初心,不断学习。</p><p style=\"text-align: justify;\">在发根过世后,其儿子将阿宝撞成重伤,阿宝仍然尽力帮助发根一家渡过劫难;明知朋友做错事情,让自己背锅,也没选择揭发,默默承受。</p><p style=\"text-align: justify;\">跟爷叔学做人,学记账,学生意经;在不同的经历中汲取经验教训;研究《论持久战》,这也只是电视剧中显示出的一角。</p><p style=\"text-align: justify;\">初心和学习,不论在股市还是人生中,都是不可缺少的品质。希望我们都能像阿宝一样,不断超越自己,勇往直前。</p></body></html>","source":"lsy1584353588345","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" content=\"width=device-width,initial-scale=1.0,minimum-scale=1.0,maximum-scale=1.0,user-scalable=no\"/>\n<meta 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基金经理眼中的《繁花》1,赚大钱要抓住时代大风口,要到风口中心处去。90年改革开放初期,确实是赚大钱的繁花盛世。当时地产还没全面爆发,一手外贸一手股票绝对是时代大风口。上海,集港口和金融中心于一身,制造业与洋务人才济济,冒险家站在上海滩想不发财都难。当然,那时候去深圳或许更嗨。2,股价由供求关系决定。供求失衡不是造富就是造贫。股市建立之初,十亿人只能炒老八股。供求严重失衡。就是个丑八怪也能炒到天上。90∽92年,上证涨了14倍。阿宝抢到的认股证,涨168倍。后来房地产爆发也是一回事。十亿人突然不分房,改买商品房了,这房价自然往天上去。但当供给持续增加之后,供不应求转为供大于求,这时候价格就会掉头向下。比如现在的房价和股价。3,操纵股市,靠资金或故事炒股票是注定要失败的。股市的意义,是催生伟大企业,创造价值和分享财富。麒麟会那种玩法,不但违法,而且长期看必被淘汰。4,理想的投资团队就像爷叔+阿宝,或者芒格+巴菲特。一个经验老辣,洞悉世事,人脉深广。一个年富力强,能力出众,身手敏捷。5,长的太帅的男人成不了大事。现实世界里,在中国股市上赚到大钱的,没一个帅。当然长的也都不算丑。而且大多数人穿的都没那么讲究。别说比阿宝,恐怕连陶陶都不如。6,搞投资要和3个以上女人纠缠基本就完蛋了。尤其是李李那样的。7,花开花落。时代的车轮滚滚向前。外贸与股市的造富之后,又有房地产与互联网的巨浪。接下来,医药健康与人工智能的大风又刮了起来。8,看公司,要学爷叔看阿宝,看能力,潜力,未来。不要学雪芝,只看眼前。9,当机会来时,要有奋不顾身的勇气。和百折不挠的精神。搞定汪小姐如此,去日本也如此。另外,多帮人做点好事没坏处。10,央视放《繁花》,同期电影放《金手指》,似有深意。腊月也有梅花开。02 股民眼中的《繁花》1.想从市场上赚钱,先要学会输电视剧的背景发生1990年,中国股市初开,是时代赐予的机遇。一夜间多少人跻身上位,多少人一贫如洗。主角阿宝就是乘上这股春风的受益者之一。阿宝炒股技术由业内老法师爷叔传授,但第一课并不是赚钱,而是亏钱。第一次买股票的钱是好兄弟准备结婚的6000元,一星期后只剩下3000元,亏损高达50%!作为投资者,我们都想成为阿宝,在股市里叱咤风云,但又有多少人做好了成为阿宝的准备?先学会输,不仅是面对亏损的勇气,更是在投资前就要做好的准备。大部分人在买入股票的一刹那,脑海里浮现的都是盈利翻倍的画面,又有几个人想到止损线是百分之几?2.减少亏损,保住本金,这也是投资大师巴菲特最常挂在嘴边的安全边际。什么是安全边际?用巴菲特的话来说,就是不要尝试驾驶一辆9800磅重的卡车,过一座标明的容量是10000磅的桥。我们可以理解为,用更低的价格买入价值更高的股票。这么做的目的并不是为了赚更多的钱,而是可以更大程度减少亏损。在股市里,赚钱不是第一位,安全才是。但在投资时,加杠杆和满仓入的投资者仍然不在少数。加杠杆也就是借钱投资,能放大收益,但风险也会成倍放大。向亲戚朋友借钱,亏损带来的痛苦是翻倍的,不仅要承受投资失败,更是难以面对信任你的亲人们。贷款炒股,很有可能钱还没赚回来,债先欠了一屁股。如果侥幸赚钱,结果可能更糟糕,人性是贪婪的,靠运气的成功会被误认为能力,于是投入更大的杠杆,也带来更大的风险。“市场永远是对的,错的只有自己。冲得太快,逃得太慢,肯定是要吃亏的,头顶在肩膀上,脚长在自己身上,只要保护好自己,机会永远比风险大,见好就收!”3.见好就收,远离风险。简单的两句话,却成了发根饮恨原因。但阿宝真正的成功秘诀,却很简单:秉持初心,不断学习。在发根过世后,其儿子将阿宝撞成重伤,阿宝仍然尽力帮助发根一家渡过劫难;明知朋友做错事情,让自己背锅,也没选择揭发,默默承受。跟爷叔学做人,学记账,学生意经;在不同的经历中汲取经验教训;研究《论持久战》,这也只是电视剧中显示出的一角。初心和学习,不论在股市还是人生中,都是不可缺少的品质。希望我们都能像阿宝一样,不断超越自己,勇往直前。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":988,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"CN","totalScore":0},{"id":623398996,"gmtCreate":1671030779616,"gmtModify":1671030781626,"author":{"id":"4102902231722800","authorId":"4102902231722800","name":"Better 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class=\"meta\">\n\n2022-10-29 17:32 北京时间 <strong>华尔街见闻</strong>\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>投资组合需要针对性的变化适应2022年可谓股票私募的“小年”。诸多明星管理人经历了超预期的市场下跌,所管理的产品净值回撤显著。甚至有百亿基金经理直言“心灵被拷问”,和谐汇一的林鹏就是一例。林鹏此前是公募东方红的“扛把子”,2017年公募基金冠军。2年前他创立私募机构和谐汇一,近两年亲历市场大幅的波动。近日,林鹏致信持有人称:过去两年对他这样的偏价值风格的投资人是非常艰难的,这是他从业20多年来最...</p>\n\n<a href=\"\">Web 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Day,一场全球汽车、人工<a href=\"https://laohu8.com/S/5RE.SI\">智能</a>、信息科技行业翘首以待足足 13 个月的发布会。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0b8803475646fc32fd19f6657d5112fe\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"610\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>严格意义上 AI Day 不像是「发布会」,而是「交流会」——马斯克本人也在推特上说,<b>「此活动旨在招聘 AI 和<a href=\"https://laohu8.com/S/300024\">机器人</a>工程师,因此技术含量很高」</b>——换句话说,这是马斯克的高山流水,为特斯拉的锺子期而开。</p><p>不过这并不妨碍我们以比较轻松的视角,记录下这场科技狂欢。因为特斯拉团队几乎 100% 实现了去年的承诺,在本届 AI Day 上带来了以下技术成果:</p><p><b>不再需要群演的真·Tesla Bot 机器人原型机;</b></p><p><b>不再停留在 PPT 的 DOJO POD 人工智能超级计算机;</b></p><p><b>FSD 技术新进展,等等。</b></p><p>当然,即使我们会尽力写得简单点,今天的文章依然会相对硬核。趁着国庆假期,建议大家可以慢慢看,下面马上开始。</p><p><b>一、Tesla Bot 原型机</b></p><p>Optimus 它来了!</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/dab53fdbd457f788ef39a1d9919389ec\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"616\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>13 个月前还需要群演的 Tesla Bot,今天正式以原型机的形式出现——原型意思是<b>它还没穿衣服(外壳)</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fcaee2a3239269a6af58a05db6ac8417\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"561\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>原型机的样子比 PPT 里面明显更粗放,线束、促动器等零件堆砌略显凌乱。但好消息是,Tesla Bot 原型机已经可以走路、打招呼,双手可以完整举过头顶。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/7a2b705c19e93a543e6cc3a1c7e0c37c\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"607\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>在特斯拉的演示视频里,Optimus 已经可以做一些简单的工作,比如搬运箱子、浇花等等。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1f19762e88d3920e9a4ada708cb6d1f6\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"611\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bfb1c944c5b881d14db28c8f4604b0c2\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"611\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5b534c9c811249fa97342b12691d049b\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"611\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>但更重要的可能是这个画面:Optimus 眼中的世界,<b>通过纯视觉发现并分析周边的一切,然后识别出自己的任务对象。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/af0b4407ea6333fe710b73444f74d19c\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"605\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>事实上 Optimus 不是不能装上外壳,但出于工程原因,带外壳版本截止到发布会当天还不能自如地走路(原因后面再解释),只能简单挥舞一下手臂。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d3544fb2099584436950ca53ffce6023\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"614\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>装上外壳之后我们发现,更接近量产版的 Optimus,变得更胖了——现在它重 73 公斤,比去年 PPT 版「增重」超过 20%,整个「人」圆了一大圈。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/0c2e0f15bfe1b7939ed6fae7f16a0619\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"612\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>更接近量产,也意味着 Optimus 更高阶的参数也可以公布了:<b>100W 静坐功耗、500W 快步走功耗、超过 200 档的关节自由度,光手部自由度就有 27 档。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/039afba7177cebbdc4ed877be352b7cf\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"611\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>另外,<b>Optimus 的大脑由单块 FSD Chip 组成,意味着算力应该是 HW3.0 的一半(72TOPS);电池则是 52V 电压、2.3kWh 容量、内置电子电气元件的一体单元。</b></p><p>说完数字,是时候聊聊 Optimus 的研发逻辑了。</p><p><b>1. 汽车化</b></p><p>马斯克说过<b>「当你能解决自动驾驶,你就能解决现实世界中的人工智能」</b>。这句话点破了特斯拉研发 Optimus 的方法论:大量借鉴汽车研发经验。</p><p>比如借鉴汽车碰撞模拟软件,为 Optimus 编写「跌倒测试」软件。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d71e64fac130c88c519e38c10f7bae68\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"614\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>再比如利用汽车大规模零件的生产经验,为 Optimus 挑选尽可能保证成本+效率的原材料。「我们不会用碳纤维、钛合金这样的原材料。因为它们虽然很优秀,但像肩膀这样的易损部位,制造和维修成本都太贵了」。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4a952bb18e0a7d3cd21f635e72bd6f55\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"613\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>除此以外,制造 Optimus 的中心思想,也基本和智能汽车相当:减少线束长度、计算和电子控制单元中心化,等等。</p><p><b>2. 仿生学</b></p><p>既然是类人机器人 humanoid,设计自然要借鉴人类仿生学。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2059ba8af7bd4a74564e19e5a7a0c3fd\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"594\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>特斯拉用了几个例子解释 Optimus 的仿生学,首先是膝关节。特斯拉表示 Optimus 的关节希望尽量复刻生物学上的「非线性」逻辑,也就是贴合膝关节直立到完全弯曲时的受力曲线。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/093cc607f4e1764484894b9e63cfba7c\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"609\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>为此,Optimus 的膝关节使用了类似于平面四杆机构的设计,最终发力效果会更接近人类。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4600fe5bc521375fed886e766ecd1fdb\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"613\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>紧接着,我们创造人类文明的双手,才是 Optimus 类人之路更大的 boss。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/6c75b0de1bfce1e9340c6f66fb8391c9\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"611\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>Optimus 光手掌区域就用了 6 个促动器,具有 11 档的自由度。拥有自适应的抓握角度、20 磅(9 公斤)负荷、工具使用能力、小物件精准抓握能力等等。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9165625d2ab1d7f020961db4ebe149c7\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"615\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>此外,Optimus 的手掌用的是「non-backdrivable」无法反向驱动的指尖促动器。学术界的看法是,这样的促动器可以提升在「开放环境」下的性能。</p><p>最后是让 Optimus 学着像人类一样走路——这里用到的仿生学设计叫做「运动重心控制」。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5f52fd071ef0d384851c030a69d683a4\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"614\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>为什么有外壳的 Optimus 还不会走?其中一个原因就是重量变了,运动重心控制算法需要重新调试。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d7b2784fc70757f11b9e6cc0a0c727c6\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"614\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>事实上,Optimus 不仅要做到会走路,还要做到别摔倒。所以它不仅需要控制走路的重心,还要稳住受到外力(比如推搡)时的随机动态重心。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d525cbf7fdbcc36b915b30db5eff613d\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"611\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>训练 FSD 用到的神经网络和在线仿真模拟</b>,这次在 Optimus 身上大显身手。<b>路径规划、视觉融合、视觉导航</b>等等熟悉的名词都被「灌输」到 Optimus 脑子里。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/9a31fa75cdf8e5c9d09662e0d21b8c51\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"611\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>这样的努力下,Optimus 今年 4 月迈出了它的第一步;7 月份解锁了骨盆活动;8 月走路时可以摆手臂了——发布会前几周,实现了脚趾离地的类人行走动作。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/e7d02ca8c2cd350fe355c188bfb968ec\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"614\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>3. 「肌肉」</b></p><p>我们通过结缔组织包裹着的肌肉完成运动,机器人的「肌肉」则叫做促动器 actuator。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/de747111c66e3c5fe67ab63226333b02\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"616\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>如上图所示,橙色部分均为 Optimus 的促动器,这些促动器也都是特斯拉完全自研的。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/d5da9845173ab7eddf1c4f638e646c1f\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"612\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>特斯拉为 Optimus 从力度大小的角度,设计了 6 种各自独特的促动器——这其实是很小的数字,<b>业界平均是 20-30,甚至 50 种,目的是覆盖尽可能多的人类活动细节。</b></p><p>为什么特斯拉的促动器种类这么少?原因还是 FSD 体系。</p><p>特斯拉举了 28 种人类常见活动,比如抬举手臂、弯曲右膝等。通过分析这些活动反馈的云数据,<b>找出各类运动的相对共同点,然后就可以尽量减少专门设计促动器的种类。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/5e1a6c9753e3c8ab582c060fb1f3be97\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"612\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>虽然只是轻描淡写的一张 PPT,但我认为促动器从 50 种减少到 6 种,意义实际上远大于借鉴特斯拉电机经验的促动器本体——<b>因为它代表着数据为王的新工业时代。</b></p><p>不过促动器种类大幅度减少,也意味着 Optimus 前期的实际效果可能会没有那么「类人」,当然还是得等最终交付了。</p><p>最后来说一个数字:<b>2 万美元</b>(约 14 万元)。</p><p>这笔钱买不到半台 Model 3,但却是马斯克口中 Optimus 的目标售价。<b>「它会彻底改变人类社会的效率,就像无人交通可以彻底改变运输效率」</b>。</p><p><b>二、DOJO 的终极形态?</b></p><p>本来发布会的第二部分是 FSD,但那部分过于硬核,我决定先让大家看点激动人心的数字。</p><p>去年 DOJO 惊艳全世界,但遗憾的是有太多细节未公布。<b>D1 芯片是怎么组成 EXA POD 超算系统的?理论性能爆炸,能代表实际应用吗?</b></p><p>这部分,特斯拉举了大量的数据,证明自己已经是计算领域的新巨头。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/46049affe465303b965a9eae221fe1e5\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"610\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>首先是散热。</b></p><p>先别发问号,超算平台的散热,一直是衡量超算制造者系统工程能力的重要维度。比如<a href=\"https://laohu8.com/S/GOOG\">谷歌</a>、华为、<a href=\"https://laohu8.com/S/NVDA\">英伟达</a>在公布自家方案的时候,都会花大篇幅讲散热。</p><p>DOJO POD 的散热可以用两个词概括:高集成度、高自研率。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/bc01b3d2eb00c916972bb0f463901f65\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"613\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>特斯拉在 DOJO POD 上使用了全自研的 VRM(电压调节模组),单个 VRM 模组可以在不足 25 美分硬币面积的电路上,提供超过 1000A 的电流。</p><p>高集成度带来的问题,是热膨胀系数 CTE。DOJO 堪称极限的体积集成率和发热,意味着 CTE 稍微失控,都会对系统结构造成巨大破坏(也就是会撑爆)。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/1b89e0309fc92979fcc0544e43395e78\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"612\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>为此,这套自研 VRM 在过去两年内迭代了 14 个版本,最终才完全符合特斯拉对 CTE 指标的要求。</p><p>目前 DOJO POD 已经进入负载测试阶段——单机柜 2.2MW 的负载,相当于 6 台 Model Y 双电机全力输出。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a690ca8342c81d44c53f98da2a5216e5\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"618\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>解决了散热,才有资格说集成度。</b></p><p>一个 DOJO POD 机柜由两层计算托盘和存储系统组成。每一层托盘都有 6 个 D1 Tile 计算「瓦片」——两层 12 片 组成的一个机柜,就可以提供 108PFLOPS 算力的深度学习性能。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fefe4441c10c18928ac171726b35c75c\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"614\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>对了,DOJO POD 的供电模组也是 52V 电压的,Optimus 母亲实锤了。</p><p>每层托盘都连接着超高速存储系统:640GB 运行内存可以提供超过 18TB 每秒的运算带宽,另外还有超过 1TB 每秒的网络交换。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/4c8182aab7ef49bf1807ba3faf6decdd\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"612\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>为了适配训练软件以及运营/维护,每个托盘还配备了专属的管理计算中心。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/fb8ec92bdd51cc4895f9ad44411a3c44\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"615\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>最终,可以提供<b>1.1E 算力、13TB 运存、1.3TB 缓存</b>的 EXA POD,将于 2023 年 Q1,正式量产——<b>这也是今天发布会唯一一个有确定日期的特斯拉产品。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/b3130399d3b4808b0e5083b98e1877eb\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"609\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>意大利炮有了,能不能轰下县城?</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/cb806e7598b3d28981907243c404eae4\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"613\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>特斯拉表示,配合专属的编译器,DOJO 的训练延迟,最低可以做到同等规模 GPU 的<b>1/50!</b></p><p>最终,特斯拉的目标是到 2023 年 Q1 量产时,<b>DOJO 可以实现相比英伟达 A100,最高 4.4 倍的单芯片训练速度</b>——甚至能耗和成本都更低。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/14920c55136e9bd5b7291378acfecdf0\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"614\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>三、FSD 的新进化</b></p><p>文章来到这里,大家的手指应该已经划了很多次屏幕。这也说明,看到这里依然兴致勃勃的你,一定是特斯拉老粉——那就聊点更「无聊」、更硬核的吧。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/df2d0dfc66bf889e9078c98744c779da\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"612\" referrerpolicy=\"no-referrer\" width=\"100%\" height=\"auto\"/></p><p>篇幅有限,本届 AI Day 关于 FSD 的进展,我们只聊三个点:<b>Occupancy Network、Training Optimization、Lanes</b>。</p><p><b>1. Occupancy Network</b></p><p>先聊一个概念:矢量图。做设计的朋友一定很熟悉,这是一种精度(分辨率)可以做到无限,但占用存储空间很小的数字绘图。</p><p>Occupancy Network,就是将 3D 向量数据绘制成矢量图的、 2019 年开始兴起的一种三维重建表达方法。</p><p>有意思的是,特斯拉用了最 Occupancy Network 的方式,表达他们对 Occupancy Network 的应用:网格(方块)化的 3D 模拟。</p><p>其实 FSD 眼中的世界并不是这样 Minecraft 化的,但 Occupancy Network 的本质特征,就是用「决策边界」描绘「物体边缘」。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/933a6dff415d2a20aca4fa2aa387f44c\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"612\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>尽管 Occupancy Network 效率很高,但实际训练规模依然足够可观。目前特斯拉公布的数据是超过<b>14.4 亿帧</b>视频数据,需要超过<b>10 万个 GPU 训练小时</b>,实际视频缓存超过<b>30PB</b>——而且全程 90℃ 满负载。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8c5c41679c5fd2e95dc11d2a51de11ea\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"616\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>二、因此,Training Optimization 训练优化尤为重要。</b></p><p>去年 Andrej 公布了特斯拉的千人 in-house 标注团队,今年特斯拉的重点,则在于优化自动标注流程。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/2e04573dd50a78f4179b4a2ad9853e39\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"615\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>大概总结一下就是,优化过后,训练时视频帧选取会更智能,同时大幅度减少选取的视频帧数量——<b>可以提高 30% 的训练速度</b>。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/8ae0aee2c7838d44aedec2ba8e7b4d6d\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"614\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>另外视频模型训练时 smol 异步库文件体积可以缩小 11%,所需的读取次数足足缩小到 1/4...<b>最终这套优化流程让特斯拉的 Occupancy Network 训练效率提升了 2.3 倍。</b></p><p><b>3. 最后聊聊车道线 Lanes。</b></p><p>从 FSD Beta 10.12 开始,几乎每一版更新,车道线和无保护左转,都是更新日志的第一条。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a0495d4d6b37869a27b1abb40423df11\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"613\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>为了更准确高效应对车道线,特斯拉这次「编」了一套「属于车道的语言」。其中包括车道级别的地理几何学和拓扑几何学、车道导航、公交车道计算、多乘员车辆车道计算等等。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a5e8f91a38610e5c5e23fe68081b8660\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"615\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>最终这套「车道的语言」,可以在小于 10 毫秒的延迟内,思考超过 7500 万个可能影响车辆决策的因素——而且 FSD 硬件「学会」这套语言的代价(功耗),还不足 8W。</b></p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/a5e8aa95ee1c66859b5906c6ca135d4e\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"613\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p><b>四、四十年后,开始圆梦?</b></p><p>写到这里,我真的很头疼。</p><p>一方面是我们大部分人,都不是这届 AI Day 的对象——马斯克眼里只有招聘。另一方面,是现在一家汽车公司的发布会,对知识面要求实在太高了。</p><p><img src=\"https://static.tigerbbs.com/939520f801acf9535d7055a615bf4a47\" tg-width=\"1080\" tg-height=\"576\" referrerpolicy=\"no-referrer\"/></p><p>还是说回马斯克吧,40 年前的他,还是个每天会看 10 个小时科幻小说的小孩子,沉醉于《银河系漫游指南》、《基地》、《严厉的月亮》等等。</p><p>但正是这些科幻小说,培养了马斯克冰冷却又宏大的事业观。他会跟你说人类社会生产力的效率可以扩大到无限,他会跟你说人口是维系文明的最重要因素。</p><p>所以,当我们把 52 岁的马斯克和 12 岁的马斯克放在一起,你会发现他俩依然在本质上是同一个人。</p><p>也正因如此,你看到他如今几乎涉猎了科幻小说所有最热门题材的商业帝国,才会觉得「哦,那很正常」。</p><p>希望明年我们能看到更接近现实的马斯克童梦吧。</p></body></html>","source":"lsy1574414115752","collect":0,"html":"<!DOCTYPE html>\n<html>\n<head>\n<meta http-equiv=\"Content-Type\" content=\"text/html; charset=utf-8\" />\n<meta name=\"viewport\" 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href=https://mp.weixin.qq.com/s/HRr8_Og1Y2oBBmouv0E1BA><strong>电动星球News</strong></a>\n\n\n</h4>\n\n</header>\n<article>\n<div>\n<p>几个小时前,特斯拉正式举办了 2022 AI Day,一场全球汽车、人工智能、信息科技行业翘首以待足足 13 个月的发布会。严格意义上 AI Day 不像是「发布会」,而是「交流会」——马斯克本人也在推特上说,「此活动旨在招聘 AI 和机器人工程师,因此技术含量很高」——换句话说,这是马斯克的高山流水,为特斯拉的锺子期而开。不过这并不妨碍我们以比较轻松的视角,记录下这场科技狂欢。因为特斯拉团队几乎...</p>\n\n<a href=\"https://mp.weixin.qq.com/s/HRr8_Og1Y2oBBmouv0E1BA\">Web Link</a>\n\n</div>\n\n\n</article>\n</div>\n</body>\n</html>\n","type":0,"thumbnail":"https://static.tigerbbs.com/0b8803475646fc32fd19f6657d5112fe","relate_stocks":{"TSLA":"特斯拉","BK4528":"SaaS概念","BK4099":"汽车制造商","BK4511":"特斯拉概念","BK4548":"巴美列捷福持仓","BK4533":"AQR资本管理(全球第二大对冲基金)","BK4574":"无人驾驶","BK4551":"寇图资本持仓","BK4543":"AI","BK4527":"明星科技股","BK4534":"瑞士信贷持仓","BK4581":"高盛持仓","BK4023":"应用软件","AI":"C3.ai, Inc.","BK4555":"新能源车","FSD":"First Trust High Income 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20%,整个「人」圆了一大圈。更接近量产,也意味着 Optimus 更高阶的参数也可以公布了:100W 静坐功耗、500W 快步走功耗、超过 200 档的关节自由度,光手部自由度就有 27 档。另外,Optimus 的大脑由单块 FSD Chip 组成,意味着算力应该是 HW3.0 的一半(72TOPS);电池则是 52V 电压、2.3kWh 容量、内置电子电气元件的一体单元。说完数字,是时候聊聊 Optimus 的研发逻辑了。1. 汽车化马斯克说过「当你能解决自动驾驶,你就能解决现实世界中的人工智能」。这句话点破了特斯拉研发 Optimus 的方法论:大量借鉴汽车研发经验。比如借鉴汽车碰撞模拟软件,为 Optimus 编写「跌倒测试」软件。再比如利用汽车大规模零件的生产经验,为 Optimus 挑选尽可能保证成本+效率的原材料。「我们不会用碳纤维、钛合金这样的原材料。因为它们虽然很优秀,但像肩膀这样的易损部位,制造和维修成本都太贵了」。除此以外,制造 Optimus 的中心思想,也基本和智能汽车相当:减少线束长度、计算和电子控制单元中心化,等等。2. 仿生学既然是类人机器人 humanoid,设计自然要借鉴人类仿生学。特斯拉用了几个例子解释 Optimus 的仿生学,首先是膝关节。特斯拉表示 Optimus 的关节希望尽量复刻生物学上的「非线性」逻辑,也就是贴合膝关节直立到完全弯曲时的受力曲线。为此,Optimus 的膝关节使用了类似于平面四杆机构的设计,最终发力效果会更接近人类。紧接着,我们创造人类文明的双手,才是 Optimus 类人之路更大的 boss。Optimus 光手掌区域就用了 6 个促动器,具有 11 档的自由度。拥有自适应的抓握角度、20 磅(9 公斤)负荷、工具使用能力、小物件精准抓握能力等等。此外,Optimus 的手掌用的是「non-backdrivable」无法反向驱动的指尖促动器。学术界的看法是,这样的促动器可以提升在「开放环境」下的性能。最后是让 Optimus 学着像人类一样走路——这里用到的仿生学设计叫做「运动重心控制」。为什么有外壳的 Optimus 还不会走?其中一个原因就是重量变了,运动重心控制算法需要重新调试。事实上,Optimus 不仅要做到会走路,还要做到别摔倒。所以它不仅需要控制走路的重心,还要稳住受到外力(比如推搡)时的随机动态重心。训练 FSD 用到的神经网络和在线仿真模拟,这次在 Optimus 身上大显身手。路径规划、视觉融合、视觉导航等等熟悉的名词都被「灌输」到 Optimus 脑子里。这样的努力下,Optimus 今年 4 月迈出了它的第一步;7 月份解锁了骨盆活动;8 月走路时可以摆手臂了——发布会前几周,实现了脚趾离地的类人行走动作。3. 「肌肉」我们通过结缔组织包裹着的肌肉完成运动,机器人的「肌肉」则叫做促动器 actuator。如上图所示,橙色部分均为 Optimus 的促动器,这些促动器也都是特斯拉完全自研的。特斯拉为 Optimus 从力度大小的角度,设计了 6 种各自独特的促动器——这其实是很小的数字,业界平均是 20-30,甚至 50 种,目的是覆盖尽可能多的人类活动细节。为什么特斯拉的促动器种类这么少?原因还是 FSD 体系。特斯拉举了 28 种人类常见活动,比如抬举手臂、弯曲右膝等。通过分析这些活动反馈的云数据,找出各类运动的相对共同点,然后就可以尽量减少专门设计促动器的种类。虽然只是轻描淡写的一张 PPT,但我认为促动器从 50 种减少到 6 种,意义实际上远大于借鉴特斯拉电机经验的促动器本体——因为它代表着数据为王的新工业时代。不过促动器种类大幅度减少,也意味着 Optimus 前期的实际效果可能会没有那么「类人」,当然还是得等最终交付了。最后来说一个数字:2 万美元(约 14 万元)。这笔钱买不到半台 Model 3,但却是马斯克口中 Optimus 的目标售价。「它会彻底改变人类社会的效率,就像无人交通可以彻底改变运输效率」。二、DOJO 的终极形态?本来发布会的第二部分是 FSD,但那部分过于硬核,我决定先让大家看点激动人心的数字。去年 DOJO 惊艳全世界,但遗憾的是有太多细节未公布。D1 芯片是怎么组成 EXA POD 超算系统的?理论性能爆炸,能代表实际应用吗?这部分,特斯拉举了大量的数据,证明自己已经是计算领域的新巨头。首先是散热。先别发问号,超算平台的散热,一直是衡量超算制造者系统工程能力的重要维度。比如谷歌、华为、英伟达在公布自家方案的时候,都会花大篇幅讲散热。DOJO POD 的散热可以用两个词概括:高集成度、高自研率。特斯拉在 DOJO POD 上使用了全自研的 VRM(电压调节模组),单个 VRM 模组可以在不足 25 美分硬币面积的电路上,提供超过 1000A 的电流。高集成度带来的问题,是热膨胀系数 CTE。DOJO 堪称极限的体积集成率和发热,意味着 CTE 稍微失控,都会对系统结构造成巨大破坏(也就是会撑爆)。为此,这套自研 VRM 在过去两年内迭代了 14 个版本,最终才完全符合特斯拉对 CTE 指标的要求。目前 DOJO POD 已经进入负载测试阶段——单机柜 2.2MW 的负载,相当于 6 台 Model Y 双电机全力输出。解决了散热,才有资格说集成度。一个 DOJO POD 机柜由两层计算托盘和存储系统组成。每一层托盘都有 6 个 D1 Tile 计算「瓦片」——两层 12 片 组成的一个机柜,就可以提供 108PFLOPS 算力的深度学习性能。对了,DOJO POD 的供电模组也是 52V 电压的,Optimus 母亲实锤了。每层托盘都连接着超高速存储系统:640GB 运行内存可以提供超过 18TB 每秒的运算带宽,另外还有超过 1TB 每秒的网络交换。为了适配训练软件以及运营/维护,每个托盘还配备了专属的管理计算中心。最终,可以提供1.1E 算力、13TB 运存、1.3TB 缓存的 EXA POD,将于 2023 年 Q1,正式量产——这也是今天发布会唯一一个有确定日期的特斯拉产品。意大利炮有了,能不能轰下县城?特斯拉表示,配合专属的编译器,DOJO 的训练延迟,最低可以做到同等规模 GPU 的1/50!最终,特斯拉的目标是到 2023 年 Q1 量产时,DOJO 可以实现相比英伟达 A100,最高 4.4 倍的单芯片训练速度——甚至能耗和成本都更低。三、FSD 的新进化文章来到这里,大家的手指应该已经划了很多次屏幕。这也说明,看到这里依然兴致勃勃的你,一定是特斯拉老粉——那就聊点更「无聊」、更硬核的吧。篇幅有限,本届 AI Day 关于 FSD 的进展,我们只聊三个点:Occupancy Network、Training Optimization、Lanes。1. Occupancy Network先聊一个概念:矢量图。做设计的朋友一定很熟悉,这是一种精度(分辨率)可以做到无限,但占用存储空间很小的数字绘图。Occupancy Network,就是将 3D 向量数据绘制成矢量图的、 2019 年开始兴起的一种三维重建表达方法。有意思的是,特斯拉用了最 Occupancy Network 的方式,表达他们对 Occupancy Network 的应用:网格(方块)化的 3D 模拟。其实 FSD 眼中的世界并不是这样 Minecraft 化的,但 Occupancy Network 的本质特征,就是用「决策边界」描绘「物体边缘」。尽管 Occupancy Network 效率很高,但实际训练规模依然足够可观。目前特斯拉公布的数据是超过14.4 亿帧视频数据,需要超过10 万个 GPU 训练小时,实际视频缓存超过30PB——而且全程 90℃ 满负载。二、因此,Training Optimization 训练优化尤为重要。去年 Andrej 公布了特斯拉的千人 in-house 标注团队,今年特斯拉的重点,则在于优化自动标注流程。大概总结一下就是,优化过后,训练时视频帧选取会更智能,同时大幅度减少选取的视频帧数量——可以提高 30% 的训练速度。另外视频模型训练时 smol 异步库文件体积可以缩小 11%,所需的读取次数足足缩小到 1/4...最终这套优化流程让特斯拉的 Occupancy Network 训练效率提升了 2.3 倍。3. 最后聊聊车道线 Lanes。从 FSD Beta 10.12 开始,几乎每一版更新,车道线和无保护左转,都是更新日志的第一条。为了更准确高效应对车道线,特斯拉这次「编」了一套「属于车道的语言」。其中包括车道级别的地理几何学和拓扑几何学、车道导航、公交车道计算、多乘员车辆车道计算等等。最终这套「车道的语言」,可以在小于 10 毫秒的延迟内,思考超过 7500 万个可能影响车辆决策的因素——而且 FSD 硬件「学会」这套语言的代价(功耗),还不足 8W。四、四十年后,开始圆梦?写到这里,我真的很头疼。一方面是我们大部分人,都不是这届 AI Day 的对象——马斯克眼里只有招聘。另一方面,是现在一家汽车公司的发布会,对知识面要求实在太高了。还是说回马斯克吧,40 年前的他,还是个每天会看 10 个小时科幻小说的小孩子,沉醉于《银河系漫游指南》、《基地》、《严厉的月亮》等等。但正是这些科幻小说,培养了马斯克冰冷却又宏大的事业观。他会跟你说人类社会生产力的效率可以扩大到无限,他会跟你说人口是维系文明的最重要因素。所以,当我们把 52 岁的马斯克和 12 岁的马斯克放在一起,你会发现他俩依然在本质上是同一个人。也正因如此,你看到他如今几乎涉猎了科幻小说所有最热门题材的商业帝国,才会觉得「哦,那很正常」。希望明年我们能看到更接近现实的马斯克童梦吧。","news_type":1},"isVote":1,"tweetType":1,"viewCount":30,"authorTweetTopStatus":1,"verified":2,"comments":[],"imageCount":0,"langContent":"EN","totalScore":0},{"id":661577171,"gmtCreate":1664164571993,"gmtModify":1664165827714,"author":{"id":"4102902231722800","authorId":"4102902231722800","name":"Better 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