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特斯拉自动驾驶软件负责人:马斯克的技术直觉无与伦比

特斯拉 AI/自动驾驶软件负责人 Ashok Elluswamy 在最新长文《Elon and AI at Tesla》中详细阐述了埃隆·马斯克在特斯拉人工智能和自动驾驶技术发展中的重要作用。 Elluswamy 指出,马斯克不仅推动了强大的 AI 软件和硬件的开发,还在视觉和 AI 技术上押下重注,成功实现了自动驾驶系统的突破。马斯克的技术直觉和不懈努力使特斯拉在现实世界 AI 领域取得了领先地位。 马斯克对此表示感谢,并强调了 Elluswamy 和团队的贡献。 以下内容转载自:《特斯拉技术总监Ashok和Milan谈马斯克的推动力》,作者:瓦砾村夫 1. 北京时间6月9日中午,特斯拉自动驾驶负责人Ashok Elluswamy在X上发表了一篇题为《埃隆和特斯拉人工智能》的文章。全文如下: 埃隆·马斯克一直是特斯拉人工智能和自动驾驶的主要推动者。他总是推动我们去实现伟大的目标,即使这些想法在当时看来是不可能实现的。 举几个例子: 早在2014年,Autopilot还是从一台小得离谱的计算机上启动的,这台计算机只有约384KB的内存和微不足道的计算能力(甚至没有原生的浮点运算)。他要...

专访丨从技术流派到实际应用,邱培峰全面解析向量数据库的选型要点

本文转载自公众号 IT168企业级《从技术流派到实际应用,邱培峰全面解析向量数据库的选型要点》 IT168 特别策划了《向量数据库选型指南》,笔者通过对话一线技术专家,全面剖析向量数据库的最新发展动态与核心技术优势,分享各个行业实际应用中遇到的挑战及成功案例,为用户在选型过程中提供有力支持。 本期,我们有幸采访到了拓数派向量数据库负责人邱培峰,针对向量数据库的技术路线选择,以及 PieCloudVector 有哪些独特的优势,向量数据库未来的发展趋势,以及选型建议等问题进行了深入交流。 向量数据库选型三大关键点 向量数据库作为专为向量搜索而设计的数据库,其学术研究和产业实践均取得了显著进展。然而,随着大语言模型技术的突破,与自然语言紧密相关的向量数据量呈指数级增长,这不仅加剧了对高效搜索的需求,还衍生出对向量与标量数据混合管理的新挑战。 传统数据库在应对向量与标量数据混合查询时显得力不从心,无法充分适应多模态数据处理和高效的相似度搜索复杂场景,难以满足企业日益增长的业务需求。而向量数据库擅长容纳图像、音频、文本等多模态数据,并通过将这些数据映射为向量表示,利用向量相似度进行关联和检索。...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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