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国内的萝卜快跑大模型,都不是端到端,而是半规则程序

发表于7-11 17:57  收藏  举报  回帖24
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7-11 17:57
不具备实质意义上的进化,而是靠程序员打补丁
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[图] IrnBru   7-12 10:41
你不是华为死忠粉吗,怎么喷起ads3.0了? @ruanji314420
[图] shuimu0691   7-11 19:10
少来搞一些话术吹牛逼
大嘴都派人去美国考查过了
fsd根本不是华为的对手
[图] JetLan   7-11 19:12
现在规则可能更可靠。自我学习说不定学错了。
[图] wormvirus   7-11 19:29
那没有前途,做点样品还行 @JetLan
[图] cosun   7-11 20:08
很简单,看接下来大嘴改不改端到端就行 @shuimu0691
[图] talentcat   7-11 20:18
这就是为什么萝卜可以是L4,目前这堆吹水的“端到端”上限L3的原因
这届网民能不能别听了几个名词就认为这个名词很牛逼啊。。。问题是这仅仅是机器学习中基础得不能再基础的概念了,为啥成天吹端到端。。。无法理解
另外谁告诉你非端到端就不能自我进化呢
唯一区别在于兜底,因为萝卜可以兜底,兜底具备最高优先级,所以他可以没有驾驶员,安全员完全可以等兜底了再介入。目前这种半吊子端到端连各种复杂兜底都融不进去除了提醒驾驶员接管然后两眼一黑,还能干啥
[图] shuimu0691   7-11 20:34
这个就是话术
如果改成必须实时联网的才叫灾难 @cosun
[图] ruanji314420   7-11 20:43
端到端死路一条
[图] cosun   7-11 21:39
在智驾上不知道你对不对,但是大语言模型的nb没人质疑 @ruanji314420
[图] dyatpk   7-12 9:32
你要拿大语言模型来证明智驾端到端,那就尴尬了
大语言模型最出名的就是他不会的时候会瞎编答案,你希望自己的智驾不会开的时候瞎开吗? @cosun
[图] ruanji314420   7-12 10:04
大语言模型不是AI的未来,因为大语言模型根本就没有逻辑思考能力 @cosun
[图] djkstra   7-12 10:06
开车不需要思考,机器能复制人类的逻辑就行了 @ruanji314420
[图] ruanji314420   7-12 10:07
端对端根本就没逻辑 @djkstra
[图] ruanji314420   7-12 10:08
现在自动驾驶技术的难点是卡在识别上,而不是决策上 @djkstra
[图] djkstra   7-12 10:10
端到端就是复制人类的驾驶逻辑啊,当然你要抬杠说那不叫逻辑也可以 @ruanji314420
[图] djkstra   7-12 10:12
你错了,图像识别早就不是问题了,现在难的是预判机制,或者叫行驶轨迹规划,其实就是决策 @ruanji314420
[图] IrnBru   7-12 10:41
你不是华为死忠粉吗,怎么喷起ads3.0了? @ruanji314420
[图] ruanji314420   7-12 10:41
凡是吹无人驾驶或者自动驾驶的都会凉凉,目前只有辅助驾驶才能落地 @IrnBru
[图] cosun   7-12 13:44
又不是不能调教,老盯着不成熟的方面还看什么未来科技 @dyatpk
[图] dyatpk   7-12 14:01
这么说吧
你问一个大模型他数据里从没出现过的问题,他该怎么回答? @cosun
[图] cosun   7-12 14:10
驾校也没教你全部场景,你是怎么应对新环境的? @dyatpk
[图] dyatpk   7-12 14:34
人是真智能啊
大哥 @cosun
[图] dyatpk   7-12 14:37
端到端需要有识别的过程吗
不是全黑箱直接看到就直接转化成操作吗? @ruanji314420
[图] dyatpk   7-12 14:39
你错了,端到端就是模仿数据到结果的映射,这肯定和人的驾驶逻辑是两回事
人是能处理数据集里没有的事情,端到端不可能 @djkstra
[图] talentcat   7-12 15:56
其实数据量足够大,电脑也是可以有合理泛化性能的,这点不是问题,且他的泛化性能绝对会好于人类
问题就在于当前的端到端是个假的端到端,他的输入数据实际并不是完整的全部信号,实际是各种传感器对真实世界的一个信息量远远不够的采样,这是当前软硬件架构的瓶颈,短期看不到突破的可能
完整的端到端需要接受一切人类能够采集到的信息,那ai确实就可以做到远好于人类,但显然现阶段不行 @dyatpk
说两句