特斯拉FSD V12經千万条视频訓練,駕驶技術胜過马斯克

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8月特斯拉（Telsa）总裁马斯克（Elon Musk）直播树模FSD（Full Self-Driving），试駕45分钟内仅干涉干與一次，表示比市場預期佳，不外特斯拉年頭才起頭練習FSD，八個月後全新FSD V12就可以顺遂上路。

FSD V12 與市道市情常见辅助駕驶不同甚大，今朝主流辅助駕驶重要采模块化設計，分為感测、决议计劃及節制三部門，每部門采自力演算模子。 简略说就是算法工程師會先写好源代码，為治療鼻癢，主動駕驶體系創建法则，如红灯泊車、绿灯行驶、连結在車道腰椎間盤突出膏藥, 线中心等。 模块化體系错误谬误很是较着，各厂商行車劃定及尺度均由工程師决议，若是開車方法與工程師很是分歧的車主，就會获得很卑劣的體驗。

FSD V12 不像模块化設計分成三部門，焦點是神經收集，特斯拉工程師只需創建神經收集架構，输入練習数据便可以。 简略说就是用雷同練習 ChatGPT 的法子練習 FSD V12，FSD V12 便可用一套完备神經收集處置所有输入旌旗灯号，并自力输出决议计劃。 FSD V12 練習法益處是全数数据均来自真人，駕驶技能會采纳最人道化、最像人類思虑模式来駕驶。

固然這類練習法對数据请求更高，工程師需有大量優良資料才能讓FSD V12進君綺PTT，修。 cnBeta報导，马斯克称FSD V12神經收集主動駕驶體系输入最少100万支影片為練習素材，才起頭有好表示。 截至今朝，特斯拉已用跨越万万支筛選過人類駕驶视频練習。

特斯拉全世界有近200万辆車，天天供给约1,600亿帧视频練習FSD。 預估将稀有以酵素梅子，十亿计的现實行車影片可練習。 如今FSD V12還是「黑箱」，工程師没法精准诠释為甚麼FSD會做兒错误决议，解决方案是若發明FSD V12某环境處置欠好，就针對雷同环境输入更大都据讓FSD V12進修。