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鹿眠2周前
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李涛2周前
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再说说特斯拉 特斯拉是纯粹的纯端到端 特斯拉是目前走得最彻底的。它不区分感知、预测、规划等模块,也没有显式的“VLM辅助系统”。特斯拉构建了一个巨大的神经网络,摄像头拍到的视频数据输入进去,大模型直接输出方向盘转角和油门刹车信号。 特斯拉的自动驾驶方案是纯粹的黑盒,中间过程完全由AI决定,人类很难干预(也没有手写代码规则)。完全依赖数百万辆车回传的高质量视频数据强行“喂”出来的智能。 简单说,大力出奇迹。靠自己车多数据多,喂最多的数据, 区别于理想:理想还保留了VLM作为“慢思考”的监督者,特斯拉则是把所有能力都压缩进了一个大模型里。 毫无疑问特斯拉是现在最强大的模型,但就像特斯拉的逻辑真的对吗?模型数据再大几个数量级,能再次“涌现”吗? 更别说纯视觉是有物理缺陷的,摄像头是被动的,它受光线影响极大。进出隧道瞬间的致盲、大雾天、纯黑夜,摄像头就是不如激光雷达可靠。 马斯克的逻辑是,人类靠两个摄像头(眼睛)+ 大脑就能开车。如果你需要激光雷达,说明你的“大脑”(AI)还不够强。当同时用激光雷达和摄像头,一旦两者数据打架(摄像头说那是图案,雷达说那是石头),系统该听谁的?这种“融合”往往会带来巨大的噪音和计算内耗。 马斯克相信当模型足够大、数据足够多时,类似VLM理性思考(包括识别路牌、理解场景)的能力会作为一种特征,自然地在神经网络内部“涌现”出来,而不需要外挂一个语言模型。 目前看,去激光雷达在商业上是成功的因为成本低,但在极端安全上确实有短板。 那么涌现真的靠谱吗? 马斯克说当视频数据量大到一定程度,AI 学到的不仅仅是“开车”,而是物理世界的运行规律。FSD v12 在没有手写规则的情况下,学会了礼让行人、学会了绕开水坑。如果数据再大 10 倍,它可能会“涌现”出预判人类心理的能力,比如看一眼路边人的姿态,就知道他想不想过马路 目前特斯拉正在引入类似强化学习。不是死记硬背人类怎么开,而是让 AI 在世界模拟器里用真是数据无限试错,自己推导出最优解。(小鹏也是) 马斯克说单纯堆数据很难再涌现了,但是 “数据 + 算力 + 强化学习(RL)” 的组合,极有可能带来第二次涌现 重点是强化学习,那么什么是强化学习?其实还是当初AlphaGo的例子 AlphaGo Lee(第一代):学的是人类棋谱。虽然很强,但还有人类的影子。 AlphaGo Zero(第二代):已经不再
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