1/17｜特斯拉两项“混合精度”专利公开｜X创作者分成池翻倍+长文百万奖｜马斯克诉OpenAI证据开示升级

📌 本期亮点（1月17日｜特斯拉两项“混合精度”专利公开｜X创作者分成池翻倍+长文百万奖｜马斯克诉OpenAI证据开示升级）
1️⃣ 1月17日，特斯拉公开两项关键专利：目标不是“更强算力”，而是“让旧硬件跑新模型”
核心矛盾：HW3 更擅长 8-bit，而 2026 级模型更吃 16/32-bit。
特斯拉的解法不是硬上新GPU，而是把高精度拆解成低精度可计算的形式，再重组还原。
2️⃣ 专利一 US20260017503A1：16-bit 拆成“两段8-bit”分开算，再按规则拼回去
把 16 位数据拆成“高位（大头）+ 低位（零头）”，硬件分别处理。
关键点：
用 stride-two 卷积核把两段数据分流
计算时做 4 项乘法（高×高、高×低、低×高、低×低）
最后把“位权”挪回正确位置（本质是把结果对齐到正确数量级）
3️⃣ 同一专利还配套一种16位数据格式：10位指数 + 5位尾数
这是把“范围”优先级拉满：
自动驾驶更在意“5米还是50米”，不在意“5.01还是5.02”。
10位给指数=更大动态范围、更少溢出风险，同时继续压住内存带宽。
4️⃣ 专利二 US20260017019A1：用对数+近似计算，把 RoPE（旋转位置编码）从32位开销压到8位可传输
问题：遮挡后还要“记得它在哪”。RoPE 很关键，但正弦余弦通常需要高精度。
特斯拉的套路：
先把角度量做对数压缩（范围变小，8-bit 好传）
到计算单元再用泰勒展开 + Horner 还原（少步骤逼近高精度）
生成旋转矩阵，把物体锁在 3D 坐标里，减少长期漂移
5️⃣ 这两项专利的意义：不是“论文炫技”，是“带宽与功耗的工程账”
对下一代车载算力：算力再强，带宽跟不上就是空转；混合精度把“高精度传输成本”压下去

对 Optimus：机器人电池远小于车，标准高精度推理会把功耗打爆；混合精度是“让它能工作一整天”的必要条件
6️⃣ 顺带一刀：Rivian 用“多传感器救回检测框”当胜利，被一线工程师评价为“拐杖叙事”
观点很直白：融合能做漂亮 demo，但会掩盖根因——视觉语义才是主战场。
雷达/激光雷达在雨雾、反光、稀疏分类上都有硬伤；视觉失败时，正确策略往往是减速/停车，而不是“靠模糊点云硬推”。
7️⃣ X 平台创作者经济改革：分成池翻倍 + 计费口径改为“认证主页时间线展示量”
你的收入更依赖：付费认证用户在主页刷到你内容的真实曝光次数。
并且：
Articles（长文）单次浏览可能更值钱
订阅更高套餐的用户，其浏览给你带来更高收益
8️⃣ X 砸出“100万美元最佳文章奖”：≥1000字、原创、看认证用户的浏览与互动
目标非常明确：把平台从“短文本刷刷刷”推向“长文本停留”。
短内容提升流量，长内容提升停留与互动，停留与互动反哺推荐与广告，同时也更适配 Grok 的内容生态。
9️⃣ OpenAI 诉讼：最新进展的重点不在索赔数字，而在“内部通信被拖到阳光下”
出现的核心材料指向：
内部对“非营利承诺”的表述非常敏感
对“转向营利”的讨论早且明确
这类证据的效果是：让公众自己得出结论——不需要任何人替马斯克“讲故事”。
🔟 从公关到法庭：马斯克要的不是和解价码，而是“让OpenAI承认路径改变”
他那句“把名字改成 ClosedAI 我就撤诉”本质是把争议钉在一句话上：
争论点不是“你做得好不好”，而是“你还是不是你说的那个你”。
快速扫尾（同一周期内的其它硬讯号）
1️⃣1️⃣ Cybercab 测试州扩散：马萨诸塞被目击，累计州数继续上升
说明车队外场测试在铺面，而不是停留在单点城市。
1️⃣2️⃣ NHTSA 对特斯拉 FSD 调查回应期限延期至 2月23日
理由：需要人工审查数千条记录确认事故关联性。
1️⃣3️⃣ 星链“噪音”与“进展”同时发生：瑞安航空嘴炮 vs 航运端真正落地
瑞安航空拒装星链的争论更多是“商业模型选择题”（极致短途廉航不愿背成本）
真正进展：Korea Line 完成 38 艘船星链安装与激活（这是可复制的现金流场景）
1️⃣4️⃣ xAI 招聘多语种母语训练：俄语/阿语/普通话/印尼语/印地语/孟加拉语
这是典型的“全球化产品阶段动作”：不是做模型演示，是做语言质感与本地化。

🎯 为什么值得看这一期？
特斯拉专利的看点：它在给 HW3/低精度硬件续命，同时为 AI5/Optimus 的功耗与带宽铺路。
X 改革的看点：平台在用钱逼出长内容，用长内容拉停留，用停留养订阅与广告。
OpenAI 诉讼的看点：焦点从“立场”变成“证据”，叙事进入不可逆阶段。

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💬 评论区聊聊：你更看好这套混合精度先落到 HW3 OTA，还是先服务 Optimus/Robotaxi？

我是傻狗，明天同一时间继续深挖。
汪 汪