真是个好问题，去年还是前年因为这个召回过一次
端到端的话加了这个逻辑就不算端到端了

【 在 wsnsw 的大作中提到: 】
: 如果特斯拉真的没有干预，是纯粹的端到端训练的话，
: 那停止标志只有95%的人会停，
: 那根据仅有5%的人才有的行为，
: ...................
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FROM 103.102.203.205

老马直播的时候提到这个问题了，你这么问说明你对端到端还有误解。

通用模型训练步骤是：数据采集（标注），训练，然后部署（到车端）。一般来说数据
集不是随随便便加入到训练集的，是要经过更大的模型进行挑选的，数据集的建设不分端
到端。

端到端是深度学习流行以后出现的，泛指数据输入以后，由网络推理直接得到想要的格
式化结果；之前是数据、预处理、模型推理、各种各样的后处理，才能得到相应的格式化
结果。

以公式识别为例，以前是各种算法进行切分，由识别模型得到具体的字符，然后根据各
种人工规则拼成公式，实用性很差；端到端就是图像输入到模型，模型直接给出公式，去
掉了切分等前处理，去掉了后处理，各项指标提升非常大，基本实用。

v11在车端执行层面顺序是：图像、感知、决策、执行。其中决策模块有着各种各样的规
则以及优化算法（早期版本好像是蒙特卡罗相关最优化算法）。

v12在车端执行层面顺序是：图像、大模型、执行。其中大模型是训练得到，完全没有人
类设置的先验知识。

两者在训练集的差别是：
v11需要标注各种各样的车道线、车辆、行人等，感知模块根据标注信息进行学习，输出
的信息格式和标注一致；因为有决策模块，训练集不需要司机对方向盘、油门的帧信息。
v12不需要进行标注：只需要原始光子（摄像机的原始数据12bit每个通道）、对应的方
向盘角度、油门深度等传感器信息，去年其前视觉总监Andrej在某公开课讲过通用视觉模
型：各种原始未标注的图像给到一个空白模型，经过训练，模型可以知道那里能走哪里不
能走。真正的细节只有等下一次AI Day了。

ps：你可以开车的过程中语音控制它：去附近麦当劳，或者说这个车道太堵了，换个车道，大模型是有交互的。同时内部黑盒也可以做到可解释性的，如果你问他为什么左转，它可能告诉你原因。这个跟gpt展示求解过程一个意思。

【 在 wsnsw 的大作中提到: 】
: 如果特斯拉真的没有干预，是纯粹的端到端训练的话，
: 那停止标志只有95%的人会停，
: 那根据仅有5%的人才有的行为，
: ...................
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修改:hsv FROM 114.246.102.*
FROM 123.118.8.*

就是有那种停止标志，到了那个地方要暂停一下车子，一般很多路口有，但是据调查是，只有5%的人会停，所以端到端的训练只会在那个地方不停，既然现在停，就是被人工代码干预了，那就不是端到端了。
【 在 Muscle2021 的大作中提到: 】
: 我看了半天愣是没看懂你到底问的是个啥
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FROM 49.76.57.*

【 在 hsv 的大作中提到: 】
: 老马直播的时候提到这个问题了，你这么问说明你对端到端还有误解。
:  通用模型训练步骤是：数据采集（标注），训练，然后部署（到车端）。一般来说数据
: 集不是随随便便加入到训练集的，是要经过更大的模型进行挑选的，数据集的建设不分端
: ...................
有点类似于alpha go 和alpha zero的关系
alpha go是用人类的棋谱训练的，alpha zero完全自对弈采用自己的棋谱训练
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FROM 117.134.9.*

你说的这个跟我的理解一样啊，而且你另一个回复提到如果真的在筛选优质司机，这都数据硬硬标注了，
而且目前不同城市的反馈情况就是不一样，
所以我的观点还是v12需要拭目以待，不如v11.x都有可能。
端到端说白了它的先进性不是能得到更先进的结果，而是得到结果的手段更先进了，其实说先进都不恰当，因为它只是暴力穷举的能力更大了。
【 在 hsv 的大作中提到: 】
: 老马直播的时候提到这个问题了，你这么问说明你对端到端还有误解。
:  通用模型训练步骤是：数据采集（标注），训练，然后部署（到车端）。一般来说数据
: 集不是随随便便加入到训练集的，是要经过更大的模型进行挑选的，数据集的建设不分端
: ...................
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FROM 49.76.57.*