自动驾驶圈最 “实在” 老板
作者：鐘聲 編輯：Mark 出品：紅色星際（ID：redplanx） 頭圖：無人物流小車圖片 自動駕駛圈從不缺愛惜人才的老闆，但要説到對人才的“寵”，新石器餘恩源的動作非常實在。 就在近期新石器完成了D輪融資，幾十個小目標到賬。賬上有錢了，餘恩源搶人動作更猛了。據圈內傳聞，他為了強化技術團隊，在引進人才上各種下功夫，不惜把朝陽酒仙橋公司直接搬到海淀大鐘寺，可謂把誠意拉滿拉足。
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GMI Cloud@AI週報 | Cursor 2.0發佈自研模型Composer；小鵬發佈新一代人形機器人 IRON
Giants：OpenAI 與與亞馬遜雲科技達成 380 億美元戰略合作；AI 算力競賽進入太空 OpenAI 與亞馬遜雲科技達成 380 億美元戰略合作 本週，OpenAI 與亞馬遜 AWS 簽署了一項價值 380 億美元的多年期算力協議。根據協議，OpenAI 將獲得 AWS 大量先進 GPU 的使用權，以支持其模型研發。此舉標誌着 OpenAI 正式採用多雲戰略，打破了與微軟 Azure 的
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自動駕駛汽車的安全與技術挑戰，Klocwork、Helix QAC等靜態代碼分析成必備合規性工具
自動駕駛汽車安全嗎？現代汽車的軟件包含1億多行代碼，支持許多不同的功能，如巡航控制、速度輔助和泊車攝像頭。而且，這些嵌入式系統中的代碼只會越來越複雜。 隨着未來汽車的互聯程度越來越高，這一趨勢還將繼續。汽車越來越依賴於技術，將逐漸變得更加自主，並最終實現自動駕駛。因此，瞭解自動駕駛汽車的安全問題非常重要，這樣你才能回答 “自動駕駛汽車安全嗎？”、”自動駕駛汽車比人類駕駛更安全嗎？”等問題。
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三種 Badcase 精度驗證方案詳解與 hbm_infer 部署實錄
在模型結構優化與部署量化過程中，開發者往往會遇到一個關鍵任務：基於歷史 Badcase 數據驗證模型精度變化，確保模型修改不會引入明顯性能退化。 這類驗證常見於感知、預測、行為識別等任務，尤其在客户交付或精度迴歸過程中十分關鍵。 但實際場景中，Badcase 的來源和管理非常複雜： 數據常常分散在客户服務器； 有些數據是動態生成、無法導出； 板端資源有限，難以長期駐留模型或數據
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征程 6 | 多任務 不同幀率 部署方案
1.方案描述 推理多任務模型時，可能會有不同任務分支 部署不同幀率的需求，例如 BEV 動態任務 20 幀，靜態任務 10 幀這種情況。 最簡單的方式是編譯兩個模型，分開推理： 模型 1：backbone+neck+ 動態 head 模型 2：backbone+neck+ 靜態 head 此時，重複的公共部分 backbone+neck 會重複佔用內存與存儲，且 backbone+
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mul 與 reduce_sum 的優化實例
一、基礎介紹 什麼是 mul 與 reduce\_sum？ mul 通常指元素級乘法（Element-wise Multiplication），它將兩個形狀相同的張量中對應位置的元素相乘，返回一個與原張量形狀相同的新張量。 reduce\_sum 是一種規約操作（Reduction Operation），它沿指定維度對張量的元素求和，從而 “壓縮” 或 “減少” 張量的維度。如果不指定維度，則對所
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智能體最佳實踐的方法論（二）：實施
當企業智能體建設進入「第二階段實施環節」，如何將“規劃藍圖”轉化為“業務實效”成為核心命題。這一階段的成敗，直接決定智能體是“淪為技術試驗品”還是“成為業務增長極”。對於技術決策者和企業領導層而言，把握實施階段的四個關鍵步驟，並選對“業務能深度參與”的工具，是破局的關鍵。 智能體實施，是從“概念設計”到“價值交付”的實戰環節，可拆解為四個環環相扣的步驟，每一步都直指“落地效率
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