上周一位开饭店的熟人说下周六是“cook for friends day”，说他要给我们一家人烧鱼和虾，让我们周六去店里取菜。以为他就是随口一说，没有当真。昨天下午我解冻了鸡腿准备做晚饭，收到短信让去取菜。到店里收到了巨大一份三文鱼，加上配菜饮料，六个人也吃不完。老板三头六臂地招待客人，一包一包配菜塞给我们，慷慨得让人内疚，太丰盛。
哈利波特主题甜品台｜北京婚礼甜品台
国王十字火车站停靠着霍格沃滋专列，这里是整个梦幻魔法世界开始的地方
九又四分之三站台上古老斑驳的墙壁静静矗立，穿越魔法与现实的缝隙，旅途即刻启程…
骑着通往幸福的飞天扫帚，来到谱写美好的格兰芬多，复古奇幻而纷繁丰富，那里有埋藏在心底的勇敢与神奇，赋予我们魔幻的魅力
魔法日报上刊登的喜讯，漫天飞舞的录取通知书，号召着进入幸福生活的开始…
神秘的对角巷，世界上最诱人的魔法商店，可以窥见未来的水晶球中，繁花盛开，甜蜜满溢…
色系：复古红棕、深蓝、橙色古铜金
风格：哈利波特主题
元素：魔法帽、魔法书、魔法棒、城堡、魁地奇、猫头鹰、扫把、眼镜
主题色还原了哈利波特电影中的颜色，复古红棕和古阁金，整场婚礼采用格兰芬多花艺配色
高级而有质感将甜品台巧妙地融入到站台前，金色飞贼化作甜蜜的胜利果实，魔法书籍和分院帽制成的蛋糕，有趣又具有设计感
器皿采用复古哥特的金属架，橙色与金色的融合甜蜜魔幻中又凸显出高贵和典雅。
PASTRY COOK 甜品匠·法式高级定制，独具匠心，极致绽放♠️
更多款式和定制服务联系我们吖
✅【关于我们】
店铺名称：PASTRY COOK 甜品匠·法式高级定制
♥️主营业务：婚礼甜品台/宝宝宴甜品台/企业茶歇
北京市朝阳区东三环中路苹果社区北区二号楼B座2510
联系方式：私信联系&预约到店
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九又四分之三站台上古老斑驳的墙壁静静矗立，穿越魔法与现实的缝隙，旅途即刻启程…
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神秘的对角巷，世界上最诱人的魔法商店，可以窥见未来的水晶球中，繁花盛开，甜蜜满溢…
色系：复古红棕、深蓝、橙色古铜金
风格：哈利波特主题
元素：魔法帽、魔法书、魔法棒、城堡、魁地奇、猫头鹰、扫把、眼镜
主题色还原了哈利波特电影中的颜色，复古红棕和古阁金，整场婚礼采用格兰芬多花艺配色
高级而有质感将甜品台巧妙地融入到站台前，金色飞贼化作甜蜜的胜利果实，魔法书籍和分院帽制成的蛋糕，有趣又具有设计感
器皿采用复古哥特的金属架，橙色与金色的融合甜蜜魔幻中又凸显出高贵和典雅。
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店铺名称：PASTRY COOK 甜品匠·法式高级定制
♥️主营业务：婚礼甜品台/宝宝宴甜品台/企业茶歇
北京市朝阳区东三环中路苹果社区北区二号楼B座2510
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简单更新一下 Elon Musk 对于 FSD Beta 进展的评论：
- FSD Beta 10.12.2 正在推送至 10 万人级的车队，可以说是一个阶段性成功的版本。但大家也能看到，哪怕特斯拉的研发流程和推理集群速度变得越来越强，但随着 FSD Beta 应用越来越多的越来越大的模型，整个迭代的速度并没有加快，甚至可能是变慢的。
我的看法是：工业界还没有找到成熟的深度神经网络开发流程——强如特斯拉，一个新 NN 的工程化周期是高度不确定的。
FSD Beta 所做的事情，也就是 Elon 所谓的现实世界人工智能 real world-AI，其实难度不同于将深度神经网络应用于语音、翻译、识图、搜索之类的。
Google 翻译或语音有 5% 的概率出错不会有任何的问题，但控制一台 2 吨重的汽车有 5% 的概率出错，就是纯纯的灾难。从这个角度来说，Google、Deepmind 和 OpenAI 做的那些大模型虽然也需要超强的 AI 工程能力，但智能驾驶这种 real world-AI 才能真正把研发团队逼疯。
- 10.13 的开发目标也一并公布，核心是长距离无保护左转和 zero map data 零地图数据 FSD。
第一个是一个超级老大难的问题，从 Elon 的表态，FSD Beta 团队应该一直在持续关注着著名 tester Chuck Cook 的无保护左转测试视频。直到 10.12，FSD Beta 表现一直时好时坏。长距离无保护左转，我的理解是感知模块里的空间和时间 RNN 周期都要加长，也就是刚刚开过的路段的「记忆」要在系统里保存更久，才便于规控模块做决策。
第二个 zero map data 零地图数据 FSD，也就是进一步去掉车载导航的地图数据，纯视觉感知做定位，一开始有点不理解，什么地方连车载导航数据都没有？
Elon 后面的解释有很大的帮助。零地图数据 FSD 应该可以显著改善汽车在大型商超和酒店的停车场、园区内部——很多时候确实没有导航信息或者没法用——的自动驾驶表现。
特斯拉打算通过惯导、轮速计和视觉定位的能力，实时感知去做这个场景。
简单理解就是小鹏和华为做的 VPA 记忆泊车，特斯拉去掉了地图这个模块，也就没有自建图、车端保存、云端共享这一系列的运维的东西，呃，去掉了地图模块，好像也不能叫记忆泊车了，那就最后一公里泊车吧。
这个做起来我认为会非常困难，相当于说 FSD Beta 需要理解许多停车场中的符号信息，而且不仅仅是箭头，这里有很多语义的东西。
一步到位的纯视觉，路线伟光正但是做起来太难了。
最后是海外，Elon 说 FSD Beta 现在接近于提供一个版本欧盟监管方审查的阶段了，这么看就算加上跳票，今年进欧洲是 100% 的，除非监管不放行。
#特斯拉#
- FSD Beta 10.12.2 正在推送至 10 万人级的车队，可以说是一个阶段性成功的版本。但大家也能看到，哪怕特斯拉的研发流程和推理集群速度变得越来越强，但随着 FSD Beta 应用越来越多的越来越大的模型，整个迭代的速度并没有加快，甚至可能是变慢的。
我的看法是：工业界还没有找到成熟的深度神经网络开发流程——强如特斯拉，一个新 NN 的工程化周期是高度不确定的。
FSD Beta 所做的事情，也就是 Elon 所谓的现实世界人工智能 real world-AI，其实难度不同于将深度神经网络应用于语音、翻译、识图、搜索之类的。
Google 翻译或语音有 5% 的概率出错不会有任何的问题，但控制一台 2 吨重的汽车有 5% 的概率出错，就是纯纯的灾难。从这个角度来说，Google、Deepmind 和 OpenAI 做的那些大模型虽然也需要超强的 AI 工程能力，但智能驾驶这种 real world-AI 才能真正把研发团队逼疯。
- 10.13 的开发目标也一并公布，核心是长距离无保护左转和 zero map data 零地图数据 FSD。
第一个是一个超级老大难的问题，从 Elon 的表态，FSD Beta 团队应该一直在持续关注着著名 tester Chuck Cook 的无保护左转测试视频。直到 10.12，FSD Beta 表现一直时好时坏。长距离无保护左转，我的理解是感知模块里的空间和时间 RNN 周期都要加长，也就是刚刚开过的路段的「记忆」要在系统里保存更久，才便于规控模块做决策。
第二个 zero map data 零地图数据 FSD，也就是进一步去掉车载导航的地图数据，纯视觉感知做定位，一开始有点不理解，什么地方连车载导航数据都没有？
Elon 后面的解释有很大的帮助。零地图数据 FSD 应该可以显著改善汽车在大型商超和酒店的停车场、园区内部——很多时候确实没有导航信息或者没法用——的自动驾驶表现。
特斯拉打算通过惯导、轮速计和视觉定位的能力，实时感知去做这个场景。
简单理解就是小鹏和华为做的 VPA 记忆泊车，特斯拉去掉了地图这个模块，也就没有自建图、车端保存、云端共享这一系列的运维的东西，呃，去掉了地图模块，好像也不能叫记忆泊车了，那就最后一公里泊车吧。
这个做起来我认为会非常困难，相当于说 FSD Beta 需要理解许多停车场中的符号信息，而且不仅仅是箭头，这里有很多语义的东西。
一步到位的纯视觉，路线伟光正但是做起来太难了。
最后是海外，Elon 说 FSD Beta 现在接近于提供一个版本欧盟监管方审查的阶段了，这么看就算加上跳票，今年进欧洲是 100% 的，除非监管不放行。
#特斯拉#
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