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回复@Raines雷: 回答的很详细,其实按你的说法其实没从人工智能角度去根本上解决未知的 corner case,而是把用户碰到已经出现的 corner case 再拿去生成对抗再拿去训练,然后推送给其他用户。看样子再谈 L4 什么时候达到就没太大意义了,FSD 未来会是一个继续不断动态完善的驾驶辅助系统,目前看在达到真正无人驾驶技术层面对比其他竞争对手其实也没从根本原理上有突破。//@Raines雷:回复@西Melon瓜:1. 推送新版本
2. 从大约100万辆的车队(截止今天)里收集接管/干预数据
3. 对接管/干预数据进行自动分类归并
4. 调整训练数据分布的比例以强化弱项
5. 对数据不足的极少情况(比如树倒了横在路中间),用另一个模型生成视频进行对抗训练
6. 回到第1步。
L多少是监管问题,不是能力问题。FSD全自动驾驶的能力是一个连续的上升曲线,分级没有任何意义。
引用:
2024-04-24 20:50
$特斯拉(TSLA)$ 站在我的能力圈内,我聊聊特斯拉特斯拉的未来发展。很多朋友建议我放弃给空头科普,不如省时间给朋友们聊聊特斯拉的未来。那我就不说推理过程和依据了,仅说我的结论:
1. FSD 技术上来看已经被“解决”了。风险几乎为零,现在只是需要时间。但无论如何,今年年底之前北美一定...

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04-25 12:48

你如果无视模仿学习的泛化能力,那解决未知罕见场景就没有任何可能。