Bloody Sunshine

Just too damn hot

Weekly Readings 20241206

题图:这车怎么有一半在墙里啊!!

美团公布Q3骑手月均收入

IT之家 11 月 29 日消息,在今晚的财报电话会上,美团同步披露了骑手收入的发展情况。今年三季度,全国范围内高频骑手的月均收入在 5720 元至 10865 元之间
具体来看,高线城市骑手月均收入区间为 7629 元至 10865 元,低线城市骑手月均收入区间为 5720 元至 7803 元

查了一下统计基准是:「本季度月接单超22天、日均接单时长超6小时」。这个收入肯定不算高收入,但是也相当不错了。骑手赚的是个辛苦钱,换个角度看,辛苦确实是能赚到钱的。

极氪:电池健康度邀约检测活动扩大到全部 001 WE 86 车辆,若健康度异常免费更换全新电池包

IT之家 12 月 1 日消息,极氪用户服务中心今日发文,称近期收到部分用户反馈,车辆存在充电速度变慢、感知电量不准等情况。为此开展了专项的电池健康度检测活动。
极氪称发现部分长行驶里程极氪 001 WE86 车辆存在偶发的充电速度变慢、电池容量衰减曲线异常等情形,影响了用户体验。虽然未达到电池质保更换标准,但极氪仍然为该部分用户免费更换了全新电池包。

直到今年上半年,极氪都一直在宣传自己「零自燃」的安全性,下半年之后就没再提了,因为它开始出现自燃了。我从网上看到的案例,除了部分极氪不承认的,应该都是这个 001 WE 86 型号。出现自燃的情况后,极氪开始定点找云端检测到有问题的车主进行检查,并对很多车限制了充电功率,而且售后不承认,逼着车主去做实验拍视频才行。这家公司的销售运营市场团队的迷之操作实在太多了。

Apple has been working on Vision Pro since at least 2008

Apple  is noted for taking its time when it comes to entering new product categories, but a 2008 patent shows that the company had been working on Vision Pro for at least 15 years before it finally launched.
Both the patent drawing and the description of the device are remarkably consistent with the product that finally launched in 2024 …

这张 2008 年的专利图片和现在的 VIsion Pro 的相似程度也太高了,十分离谱。2008 年,是 iPhone 发布的第二年。

研究:2030 年电动汽车电池更换成本或将低于燃油车发动机更换成本

到 2030 年,电池组的价格可能会降至每 kWh 50 美元或以下。对于一块容量为 100 kWh 的电池组,更换成本可能为 4500 至 5000 美元;而更常见的 75 kWh 电池组,成本则在 3375 美元(IT之家备注:当前约 24607 元人民币)左右。这一成本与燃油车发动机更换费用相当

一种比较典型的算成本只计算 BOM 的错误认识。电动汽车更换电池的成本,除了电池本身的制造之外,还有拆车复杂度的问题,以及如果车型本身销量不多,电池非标准化设计带来的重新生产问题。这两个问题都比电池成本更难解决。

举个极端的例子来说,如果现在你有一台 1978 年生产的小天鹅全自动洗衣机需要维修,它的维修成本不在于配件生产的成本,而在于根本没有配件,组织重新生产是很贵的。对于大存量车型,还有这个价值,比如你现在在淘宝上仍然能找到大量米家初代扫地机器人的配件。但是如果你的车是小众车型,电池非标,那就只能自求多福了。

斯坦福学者承认其法庭文件因使用 ChatGPT 出错,但称不影响文件实质内容

汉考克向法庭提交了这份宣誓证词,以支持明尼苏达州的“使用深度伪造技术影响选举”法案。该法案目前正在联邦法院受到挑战。挑战者包括保守派 YouTuber 克里斯托弗・科尔斯(Christopher Khols)和明尼苏达州众议员玛丽・弗兰森(Mary Franson),他们的律师发现,汉考克的宣誓证词中似乎包含不存在的引文,因此认为该文件“不可靠”,并要求在审议中将其排除在外。
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对于引用文献出现错误的问题,汉考克解释说,他使用了 Google Scholar 和 GPT-4 来识别可能与宣誓证词相关的文章,以便将自己已知的知识与新的学术研究相结合。他表示,他使用 GPT-4 创建了引文列表,并没有意识到该工具生成了两个错误的引文,即所谓的“幻觉”,并为另一个引文添加了错误的作者。

目前为止大模型的可靠性问题仍然没有解决,我们不知道它什么时候会犯错,这意味着所有用大模型生成的有严肃目的的内容,都需要人工仔细确认。