تم إصدار عرض تقديمي جديد مدته 30 دقيقة من @aelluswamy ، نائب رئيس Tesla لعام الذكاء الاصطناعي ، حيث يتحدث عن FSD و الذكاء الاصطناعي وأحدث تقدم للفريق. تسليط الضوء من العرض التقديمي: • يمكن لأسطول سيارات Tesla توفير 500 عام من بيانات القيادة كل يوم. لعنة الأبعاد: • 8 كاميرات بمعدل إطارات مرتفع = مليارات الرموز المميزة لكل 30 ثانية من سياق القيادة. • يجب على Tesla ضغط واستخراج الارتباطات الصحيحة بين المدخلات الحسية وإجراءات التحكم. ميزة البيانات: • تتمتع Tesla بإمكانية الوصول إلى "شلالات نياجرا من البيانات" - مئات السنين من قيادة الأسطول الجماعي. • يستخدم مشغلات البيانات الذكية لالتقاط حالات الزاوية النادرة (على سبيل المثال ، التقاطعات المعقدة ، والسلوك غير المتوقع). الجودة والكفاءة: • يستخرج فقط البيانات الأساسية اللازمة لتدريب النماذج بكفاءة. تصحيح الأخطاء وقابلية التفسير: • على الرغم من أن النظام شامل ، لا يزال بإمكان Tesla مطالبة النموذج بإخراج بيانات قابلة للتفسير: الإشغال ثلاثي الأبعاد ، حدود الطريق ، الأشياء ، العلامات ، إشارات المرور ، إلخ. • الاستعلام عن اللغة الطبيعية: اسأل النموذج عن سبب اتخاذه قرارا معينا. • هذه التنبؤات المساعدة لا تقود السيارة ولكنها تساعد المهندسين على تصحيح الأخطاء وضمان السلامة. تسلا الترذيب الغوسي المتقدم (نمذجة المشهد ثلاثي الأبعاد): • طورت Tesla نظاما مخصصا وفائق السرعة للرشح الغاوسي لإعادة بناء مشاهد ثلاثية الأبعاد من مناظر الكاميرا المحدودة. • ينتج عروضا ثلاثية الأبعاد واضحة ودقيقة حتى من زوايا الكاميرا القليلة - أفضل بكثير من أساليب NeRF / الرشح القياسية. • يتيح التصحيح المرئي السريع لبيئة القيادة في 3D. التقييم والنماذج العالمية: • التقييم هو التحدي الأصعب: قد تؤدي النماذج أداء جيدا في وضع عدم الاتصال ولكنها تفشل في ظروف العالم الحقيقي. • تقوم Tesla ببناء مجموعات بيانات تقييم متوازنة ومتنوعة تركز على الحالات الطرفية - وليس فقط القيادة السهلة على الطرق السريعة....