
埃隆·马斯克与杰夫·贝索斯之间的太空对抗赛正在升温。
贝索斯创立的航空航天企业蓝色起源(Blue Origin)于本周一正式提出抗议,就NASA方面选定马斯克的SpaceX公司执行登月任务发起质疑。
本月初,NASA授权SpaceX公司一份总值高达29亿美元的月球登陆器制造合同。但蓝色起源与国防承包商Duentics也分别提交了关于此项目的设计提案。
原本,各方预计NASA会从三家厂商中选择两家,在保有后备力量的同时维持健康的竞标关系。但航天局随后澄清,受到预算限制、最终只能选定一家合作企业。
蓝色起源对此表示强烈不满,并向联邦政府问责局(GAO)提交一份长达50页的抗议报告。
据《纽约时报》报道,蓝色起源辩称没有第一时间获悉预算变化,因此没能快速调整竞标价格。抗议报告还强调,NASA对蓝色起源的部分提案内容做出了错误判断,同时也低估了SpaceX方案的设计风险。
在声明中,蓝色起源认为NASA相当于“在临门一脚时挪动了门柱”。
用NASA的话来说,他们做出了一项“高风险”选择。他们的决策不仅破坏了公平的竞争关系,也大大动摇了供应根基。这会拖延制造节奏,同时也低估了SpaceX的设计风险。
马斯克也没有“坐以待毙”,直接用粗口予以回敬。
你们就是“起不来”:)
— Elon Musk (@elonmusk) 2021年4月26日
自2004年的交流宴会以来,这两位最具财力与野心的富豪就一直在为探索宇宙而对抗。
贝索斯于2000年创立了蓝色起源,两年后SpaceX在马斯克手中诞生。但作为后起之秀,SpaceX对蓝色起源一直表示不屑。
2004年,埃隆·马斯克与杰夫·贝索斯在席间讨论太空探索话题。这也是他们为数不多的当面交流之一。这次交谈,也基本对应了双方在太空探索中采取的不同方案。
— Trung Phan (@TrungTPhan) 2021年3月1日
马斯克提到他曾与Christian Davenport会面,聊到后者的著作《太空男爵》。他还向贝索斯强调,SpaceX尝试过蓝色起源提出的一些想法:
老哥,我们试过了,根本行不通。所以我想提个醒,别在重复错误上浪费时间。我真的很诚恳地给了他建议,但他基本不予理会。
在此之后,两位大亨开始明争暗斗、奋力夺取市场份额。
恭喜 @SpaceX的猎鹰亚轨道推进器获得成功。欢迎加入太空俱乐部!
— Jeff Bezos (@JeffBezos) 2015年12月22日
既然双方没有任何和解的迹象,也许两家公司15年来的争执还是要在市场竞争中见真章。谁更强,谁就能真正引领商业宇航领域。
好文章,需要你的鼓励
GeoVerse融合几何潜在扩散模型与Wan2.2视频生成先验,并引入全局空间记忆机制,实现了跨视角一致、生成质量高且推理速度快的新视角合成,在多个数据集上大幅超越现有方法GLD。
本文解读TT-VidT,一种通过分离外观锚点与动作令牌、结合Diff Compression训练目标的视频自监督方法。在24种架构目标组合的受控实验中,仅TT3D与Diff Compression搭配才能进入强动作敏感区,且计算量比同类方法降低近一半。
Q&A Q1:Imprint Reader是什么? A:Imprint Reader是上海人工智能实验室团队开发的模型,通过SMaRT训练方法学会读取另一个模型冻结的权重更新,把参数层面的变化翻译成自然语言描述,判断这次更新到底注入了什么知识或诱导了什么行为习惯。 Q2:MetaEdit能做什么? A:MetaEdit能把Reader对目标行为的梯度信号迁移到原始模型上,不需要任何目标任务的训练数据,只用一句行为描述就能定向调整模型参数,已经在安全性拒绝率调节、数学推理风格转变和工具调用能力提升上验证过效果。 Q3:Imprint Reader读权重更新的准确率高吗? A:目前还不高,知识类目标的Pass@100只有2%,行为类目标是16%,说明自由生成描述的可靠性有限,但相比原始模型完全答不出来的0%基线,已经证明了权重更新的自然语言读取是可行的。
统一多模态模型能看也能画,理论上该会自我修正。本论文提出UMM-Reflection,用整条轨迹的强化学习联合训练诊断和修图能力,GenEval提升12分,且迁移到多个未训练基准,揭示RL提升的是选择可靠性而非新能力。