你理解的标注、端到端和我理解的不一样。
【 在 wsnsw 的大作中提到: 】
: 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。
: ...................
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FROM 114.246.102.*

你看今年国产普及特斯拉21年玩过的BEV就知道了，技术架构的革新，提升不是一星半点儿的。技术发展到这个阶段，可以说智能驾驶以后没有任何难度了，变成了一场算力数据的军备竞赛。

好消息就是智能驾驶会被我们卷成白菜价，不好的消息是暂时算力提升比较缓慢，一旦7nm被我们攻克普及，韩日欧只能吃土了。

【 在 wsnsw 的大作中提到: 】
: 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。
: ...................
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FROM 114.246.102.*

这点可怜的数据量就能大模型？
【 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 183.200.5.*

你连v12的视频都没看过，也不耽误你喷啊。95%还是多少是elon在视频里的原话，为了说明tesla数据多，他们把这些样本都扔掉用剩下的百分之零点几训练出来了v12的停止标志行为。这都是直播视频里的原话，也不知道是你看的这个大叔水平太low还是你的理解能力不行

【 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:GeneralMilk FROM 174.249.150.*
FROM 174.249.150.*

data preprocess
这不是问题，

其实问题是，既然都端到端了，肯定是各种信号一起上效果更好
【 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，  
: 端到端训练是怎么得出停止标志要暂停车辆的？  
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发自「今日水木 on iPhone 12」
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