提醒关于特斯拉辅助驾驶的两个错误观点。

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主题:提醒关于特斯拉辅助驾驶的两个错误观点。
楼主|wsnsw|2023-09-01 18:04:37|只看此ID
第一个错误观点，纯视觉就是领先。扯淡！
好比警犬主打一个嗅觉，那不是警犬领先于警察，相反警察有各种技术各种办法。
同理，纯视觉只是方向之一，目前在纯视觉这个单一纬度上特斯拉领先，但是在辅助驾驶的综合能力上，完全还没看出来，当然拭目以待v12。

注意这里用狗的例子，没有别的恶意，纯粹打比方。

第二个错误观点:端到端是高级。
端到端主要是名字忽悠，有可能最后能高级，也可能能力有限。就好比杂技演员随手一刀练出来了，这是人这个生物体经过n次训练后形成了目标-出手的所谓端到端的击中能力，但是能比过红外线瞄准的弩或者一百米长的激光剑吗？
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1楼|wsnsw|2023-09-02 00:39:55|只看此ID
特斯拉辅助驾驶看起来确实也不错
1- 5.61 sRX:/ 我正在看【FSD自动驾驶】长按复制此条消息，打开抖音搜索，一起看合集~ https://v.douyin.com/ieLsrDk2/
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2楼|Icanread|2023-09-02 07:02:56|只看此ID
端到端指的是机器学习的模型训练方式

目前的最新研究表明，端到端训练的大模型效果最好，当然，这其实和特斯拉的纯视觉方案是冲突的，输入的信号其实也是越多越好
【在 wsnsw 的大作中提到: 】
: 第一个错误观点，纯视觉就是领先。扯淡！
: 好比警犬主打一个嗅觉，那不是警犬领先于警察，相反警察有各种技术各种办法。
: 同理，纯视觉只是方向之一，目前在纯视觉这个单一纬度上特斯拉领先，但是在辅助驾驶的综合能力上，完全还没看出来，当然拭目以待v12。
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: 注意这里用狗的例子，没有
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发自「今日水木 on iPhone 12」
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3楼|wsnsw|2023-09-02 08:04:55|只看此ID
端到端模型只是某些领域表现比较好，绝对不是通用的最好。
考虑到数据输入量和算力投入，可以打个比方:
镜框靠近了用水平仪直接挂水平，人工提取的特征。
和挂上了反复走远看看是否水平及再调节，端到端。
【在 Icanread 的大作中提到: 】
: 端到端指的是机器学习的模型训练方式
: 目前的最新研究表明，端到端训练的大模型效果最好，当然，这其实和特斯拉的纯视觉方案是冲突的，输入的信号其实也是越多越好
: 发自「今日水木 on iPhone 12」
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4楼|Icanread|2023-09-02 08:11:03|只看此ID
机器学习这两年最大的进步就是，用上transformer后，所有人都意识到数据多就是好，模型大就是好，不论啥用途
【在 wsnsw 的大作中提到: 】
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: 端到端模型只是某些领域表现比较好，绝对不是通用的最好。
: 考虑到数据输入量和算力投入，可以打个比方:
: 镜框靠近了用水平仪直接挂水平，人工提取的特征。
: 和挂上了反复走远看看是否水平及再调节，端到端。
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