TSLA重上300無限打氣區

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2024-09-05 17:42:47
2024-09-05 19:46:18
下個月就有FSD v13
6x improved miles between necessary intervention
2024-09-05 21:35:47
就返家鄉
2024-09-05 22:16:50
琴日掛咗208入唔到 之後一飛沖天
2024-09-05 22:21:44
我唔記得咗好耐之前掛咁226賣
屌那星 恰陣醒咗 估唔到已經被賣
蝕到入肉
2024-09-05 22:21:58
升左35%
2024-09-05 22:27:13
差幾蚊姐
2024-09-05 22:30:32
個圖setup靚到..
2024-09-05 23:27:08
宜家回緊,就快跌返去$226
2024-09-06 08:44:46
屌今日出糧 但又升到咁
2024-09-06 09:09:29
依兩日咁生性既?
2024-09-06 09:33:39
to 場外傻散:

買TSLA記住,升唔追,跌唔溝,出糧唔入貨
止蝕都要做,回調就係大跌,唔好諗住等反彈
止賺都要做,高處唔勝寒,睇準時機走佬
最好Short埋TSLL,心雄就買埋leap put TSLA
乜撚嘢波動大同槓桿損耗,呢啲嘢我哋邊撚度諗得明啫,最後,信Elon Musk不如信定期。Elon賣股仲快過你呀!
2024-09-06 09:38:55
gel頭 股東
2024-09-06 13:51:20
有無癲佬tsla+tsll 過半倉?
2024-09-06 14:03:36
2024-09-06 14:20:55
tsla 40%左右,60%廢老股,準備出糧加倉tsla
2024-09-06 14:42:48
70% TSLA
30% NVDA

2024-09-06 14:53:16
NVDA既極限已經到左
係時候輪到我TSLA發揮
2024-09-06 15:03:15
兩隻都係睇好AI發展
2024-09-06 15:08:15
AI 中都唔同領域
NVDA係硬件+cuda training
TSLA 係現實應用

個人睇法:
TSLA 黎緊就係爆發期 如果FSD進步速度愈來愈快
我見佢FSD開放其他市場
就收集到新data model愈train愈好

NVDA 爆發期已過 黎緊最多橫行或者慢慢上
2024-09-06 15:21:36
NVDA起碼仲有兩年高速增長
M7每間每年掟幾百億鎂落去買佢啲硬件
Q4 Blackwell出貨又可以升一輪

同埋將來較細規模既科技公司都會跟住買
2024-09-06 15:53:41
Andre Karpathy接受訪問講FSD, 值得一聴

https://youtu.be/hM_h0UA7upI?feature=shared
2024-09-06 16:29:44
這份文件是一次訪談的逐字稿,主角是著名的人工智慧(AI)研究員安德烈·卡帕西(Andrej Karpathy)。他談到了許多與AI相關的主題,以下是摘要:

自動駕駛汽車:安德烈討論了特斯拉和Waymo在自動駕駛技術上的不同方法。他認為特斯拉的軟體優勢更大,而Waymo更多依賴硬體技術。

類人機器人:他分享了特斯拉正在開發的類人機器人「Optimus」,並指出自動駕駛車的技術有許多可以應用在機器人身上。特斯拉更像是一家「大型機器人公司」。

AI發展:他介紹了AI技術的最新進展,特別是「Transformer」這種神經網路架構的重要性。未來的AI進展將更多依賴數據集和算法的改進。

合成數據:安德烈強調了合成數據對訓練AI模型的重要性,但也提到要小心「沉默崩塌」的問題,這是模型因為數據多樣性不足而導致表現下降的情況。

人類認知與AI:他認為在某些方面AI可能會比人類更強,但AI要達到人類的學習能力仍有很長的路要走。

AI教育:安德烈談到了他目前的計劃,想要用AI技術來創建可以全球使用的線上課程,特別是針對技術類的學科,讓更多人能夠高效學習。

學習的未來:他認為未來學習將會大幅依賴AI技術,並且強調學習數學、物理和計算機科學的重要性,因為這些學科能夠幫助發展思考能力。


無聽, 希望GPT既summary 啱啦
2024-09-06 17:57:29
Tsla個估值未計fsd 能源同Optimus
能源技術成熟左
Fsd準備上市
係optimus大把路要行
趁仲二百幾蚊儲定貨
2024-09-06 19:45:34
其他車廠想要抄襲Tesla的全自動駕駛(FSD)技術是非常困難的。這主要是因為以下幾個原因:

1. 專有技術與硬體整合
Tesla的FSD系統依賴於自家開發的硬體(如AI3和AI4計算機)以及專屬的神經網絡技術。這些技術專為實時處理大量數據而設計,讓汽車可以實現自動駕駛功能。其他車廠若想要模仿,需開發或購買類似的先進硬體,這是一個很大的挑戰。

2. 數據與機器學習的優勢
Tesla擁有龐大的車輛數據庫,通過大量車輛在全球的行駛,收集了數百萬英里的實際駕駛數據,這些數據對訓練和優化AI模型至關重要。其他車廠即使開始收集數據,也難以在短期內追趕上Tesla在這方面的優勢。

3. 法規與法律障礙
即使其他車廠能夠技術上複製Tesla的FSD系統,不同地區的法律和監管要求(如歐洲、中國和美國)仍可能延緩或阻止此類技術的部署。Tesla持續在全球爭取FSD的法規批准,這顯示出法規合規是一個複雜且漫長的過程。

4. 軟體與持續更新
Tesla持續不斷地更新其FSD軟體,經常推出改進和新功能。這種敏捷的軟體開發方式對於較傳統的汽車製造商來說很難實現,因為他們的產品開發週期通常較長。

5. 知識產權與專利
Tesla已經為其FSD技術的許多部分申請了專利。雖然他們釋出了一些專利供公眾使用,但許多關鍵技術仍然是專有的。其他車廠如果試圖過於接近地模仿這些技術,可能會面臨法律挑戰。

6. Tesla的生態系統
Tesla的FSD系統是其更大生態系統的一部分,包括能源產品、超級充電站以及Tesla應用程式等。這些服務的無縫整合提升了整體用戶體驗,其他車廠很難在沒有類似生態系統的情況下做到這一點。

結論
其他車廠即使能夠開發出類似的自動駕駛技術,要直接抄襲Tesla的FSD系統仍然非常困難。取而代之的是,他們可能會專注於發展自己獨特的自動駕駛方法,或者與技術公司合作,專注於某些Tesla技術未完全覆蓋的用例。

我問GPT, 資料可能錯.
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