解决不了

人可以看视频看论坛就学会处理

车必须自己撞一下

或者模拟撞一下 但是模拟工作量很大
比如新闻说某地有拦车碰瓷的 长啥样啥打扮 碰见赶快开走 特斯拉得先?程序罐数据模拟 然后学好了推送 推送完这波人都不在了
【 在 zhuxiaozhu 的大作中提到: 】
: 求教一个问题哈  
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: “基本思路就是mcts做策略搜索，ai去学会mcts的结果，并成为mcts的评价函数反过来提升mcts的效果。”  
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: 具体到楼主视频里的场景，好奇ai+mcts是怎么work的，假设给足够的时间、遇见足够的cornercase，但如果有新的cornerca
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发自「今日水木 on M2102K1C」
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首先ai不能只有一种学习方式，用大量数据训练神经网络，这种方式用在计算机视觉领域有道理，用于其他领域有问题

其次自动驾驶不适合套用数据训练神经网络的学习方式，而应该走规则下的迅速学习模式。08年我看到一张照片，一只猫叼着一颗树枝过河，我就顿悟了，神经网络之外还有很多种学习方式。汽车自动驾驶类似猫过河，只有一次机会，错了致命，对了救命。试图通过大数据学习、培训神经网络的方式，不适合用在一次定成败的自动驾驶领域，特斯拉带着一众友商点错了科技树。

【 在 lvsoft 的大作中提到: 】
: 不是，tesla并不靠设置规则去完善驾驶策略。  
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: tesla的自动驾驶说穿了就分这几块。一块是hydranet（老马表示会改名，这个名字是一个sex toy...），这块负责视觉，识别道路上标志，路道，车辆，行人，速度等等任务。最近在这个.69版本增加了occupynet，用来形成障碍
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发自「今日水木 on Dol Guldor Express」
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FROM 223.104.77.*

谢谢，不过看起来在部分场景上路了的确是个时间问题了

话说mcts策略搜索原理是个啥来着
【 在 dawei78 的大作中提到: 】
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: 解决不了  
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: 人可以看视频看论坛就学会处理  
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: 车必须自己撞一下  
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: 或者模拟撞一下 但是模拟工作量很大  
: 比如新闻说某地有拦车碰瓷的 长啥样啥打扮 碰见赶快开走 特斯拉得先?程序罐数据模拟 然后学好了推送 推送完这波人都不在了  
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: 发自「今日水木 on M2102K1C」  
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: 云腾088 德生PL390 创新小石头 比亚迪秦ev 本田艾力绅小米MAX2 小度音箱  
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黑的漂亮！
【 在 mafama 的大作中提到: 】
: 起步就要人工介入，不然不走……第一分钟车主就介入了三回……第五分钟对着隔离带撞过去被车主拉回来……这路况在中国也就是四线城市非高峰期水平吧
:   https://www.bilibili.com/video/BV1ct4y1j74s
:   终于知道为什么油管上99%的FSD视频都在旧金山了，因为一旦去了曼哈顿，那就露馅了
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在我看来不能在司机睡着的时候安全接管车辆的任何自动半自动，都没任何区别。

【 在 yyldfbb 的大作中提到: 】
: 现阶段让机器人开车就是各种不舒服，有AP足够了，没必要花好几万买FSD。
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