Subiecte populare
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.

Jason Rosenthal
Partener operațional @a16zcrypto. 25 de ani lucrând la tehnologia de frontieră. 2X CEO, 4 ieșiri și anterior VP Abonamente @Google.
Nivelul de scalare a datelor și integrarea sistemului de la un capăt la altul pe care @Tesla l-a atins cu stiva lor de conducere autonomă este uimitor de impresionant.
Foarte entuziasmat și optimist în ceea ce privește modul în care evoluează acest lucru în următorii câțiva ani.

Sawyer Merritt24 oct. 2025
A fost lansată o nouă prezentare de 30 de minute de la @aelluswamy, vicepreședintele AI al Tesla, în care vorbește despre FSD, AI și cele mai recente progrese ale echipei.
Repere din prezentare:
• Flota de vehicule Tesla poate furniza 500 de ani de date de conducere în fiecare zi.
Blestemul dimensionalității:
• 8 camere la o rată mare de cadre = miliarde de jetoane la 30 de secunde de context de conducere.
• Tesla trebuie să comprime și să extragă corelațiile corecte între intrarea senzorială și acțiunile de control.
Avantajul datelor:
• Tesla are acces la o "cascadă Niagara de date" - sute de ani de conducere colectivă a flotei.
• Folosește declanșatoare de date inteligente pentru a captura cazuri rare de colț (de exemplu, intersecții complexe, comportament imprevizibil).
Calitate și eficiență:
• Extrage doar datele esențiale necesare pentru antrenarea eficientă a modelelor.
Depanare și interpretabilitate:
• Chiar dacă sistemul este end-to-end, Tesla poate solicita modelului să afișeze date interpretabile:
Ocupare 3D, limitele drumurilor, obiecte, semne, semafoare, etc.
• Interogare în limbaj natural: întrebați modelul de ce a luat o anumită decizie.
• Aceste predicții auxiliare nu conduc mașina, ci îi ajută pe ingineri să depaneze și să asigure siguranța.
Splatting gaussian avansat de la Tesla (modelare 3D a scenei):
• Tesla a dezvoltat un sistem de splatting gaussian personalizat, ultra-rapid, pentru a reconstrui scene 3D de la vizualizări limitate ale camerei.
• Produce randări 3D clare și precise chiar și din câteva unghiuri ale camerei - mult mai bine decât abordările standard NeRF/splatting.
• Permite depanarea vizuală rapidă a mediului de conducere în 3D.
Evaluare și modele mondiale:
• Evaluarea este cea mai dificilă provocare: modelele pot funcționa bine offline, dar eșuează în condiții reale.
• Tesla construiește seturi de date de evaluare echilibrate și diverse, concentrându-se pe cazuri limită - nu doar pe condusul ușor pe autostradă.
A introdus un simulator de lume învățată (motor video generat de rețea neuronală):
• Poate simula 8 fluxuri de camere Tesla simultan - complet sintetice.
• Folosit pentru testare, antrenament și învățare prin întărire.
• Permite injectarea de evenimente adverse (de exemplu, adăugarea unui pieton sau a unui vehicul).
• Permite reluarea defecțiunilor anterioare pentru a verifica noile îmbunătățiri ale modelului.
• Poate rula aproape în timp real, permițând testerilor să "conducă" într-o lume simulată.
Ce urmează:
• Extindeți serviciul de robotaxi la nivel global.
• Deblocați autonomia completă a întregii flote Tesla.
• Cybercab: vehicul de ultimă generație cu 2 locuri conceput special pentru utilizarea robotaxiului, vizând cel mai mic cost de transport (mai ieftin decât transportul public).
• Aceleași rețele neuronale vor alimenta robotul umanoid Optimus.
• Același sistem de generare video este acum aplicat pentru Optimus.
• Sistemul poate simula și planifica mișcarea roboților, adaptându-se cu ușurință la noi forme.
prin intermediul Conferinței Internaționale de Viziune Computerizată (ICCV).
Prezentare completă:
389
Limită superioară
Clasament
Favorite

