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qtpr (Transcendence constitutes selfhood.) 于 (Tue May 14 09:40:18 2024) 提到:
在hw智驾表现出问题的视频下边，一群人回复说：“坚持使用‘智驾'一段时间，它就会自己学习得更好”。有时up主本人（也就是车主）也表达了这个观点。
这些人如果不是故意造谣误导他人的话，就是完全的AI文盲。车机的处理能力，是不可能进行本地训练的。如果车主不授权把数据回传给厂家，无论车主使用智驾时遇险多少次，也不可能改变让模型变得聪明一点儿。即使车主授权了行车数据上传厂家，梯度基的训练算法之下只有优势的梯度方向才有意义，一个车主的数据也可能被其他车主的数据所淹没，能训练出来一个什么结果谁也说不清楚。
奉劝花粉和水军，少些误导和忽悠，好好做个人。
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oBigeyes (雾里看花) 于 (Tue May 14 10:30:46 2024) 提到:
本版很多id也是这么吹的
还拿围棋为例
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 在hw智驾表现出问题的视频下边，一群人回复说：“坚持使用‘智驾'一段时间，它就会自己学习得更好”。有时up主本人（也就是车主）也表达了这个观点。
: 这些人如果不是故意造谣误导他人的话，就是完全的AI文盲。车机的处理能力，是不可能进行本地训练的。如果车主不授权把数据回传给厂家，无论车主使用智驾时遇险多少次，也不可能改变让模型变得聪明一点儿。即使车主授权了行车数据上传厂家，梯度基的训练算法之下只有优势的梯
: 确较虿庞幸庖澹桓龀抵鞯氖菀部赡鼙黄渌抵鞯氖菟兔唬苎盗烦隼匆桓鍪裁唇峁菜挡磺宄。
: ...................
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YuChengDong (YuChengDong) 于 (Tue May 14 10:32:40 2024) 提到:
YYLX信徒会说你不懂智驾
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seeredsea (红海) 于 (Tue May 14 13:09:17 2024) 提到:
有个事实，就是所谓花粉，是无法沟通的，即使在所谓的高知社区。
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 在hw智驾表现出问题的视频下边，一群人回复说：“坚持使用‘智驾'一段时间，它就会自己学习得更好”。有时up主本人（也就是 ...
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rainwolfji (rainman) 于 (Tue May 14 16:36:30 2024) 提到:
我也看到某抖上有人说某界车上次走什么路智驾错了，后来人工带着智驾走了一次，再智驾就ok了。
1、首先，如果这个视频是假的，那么无法反驳你的观点；
2、如果是真的，我假定你说的个人训练不会在本地形成个人风格的智驾，那么，我觉得可能是所有车主训练记录的一个进步，所以从这个角度，每个人都在训练智驾，每个人也都收益于所有人每天的行驶里程不断的训练。
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 在hw智驾表现出问题的视频下边，一群人回复说：“坚持使用‘智驾'一段时间，它就会自己学习得更好”。有时up主本人（也就是车主）也表达了这个观点。
: 这些人如果不是故意造谣误导他人的话，就是完全的AI文盲。车机的处理能力，是不可能进行本地训练的。如果车主不授权把数据回传给厂家，无论车主使用智驾时遇险多少次，也不可能改变让模型变得聪明一点儿。即使车主授权了行车数据上传厂家，梯度基的训练算法之下只有优势的梯度方向才有意义，一个车主的数据也可能被其他车主的数据所淹没，能训练出来一个什么结果谁也说不清楚。
: 奉劝花粉和水军，少些误导和忽悠，好好做个人。
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webee (风起于青萍之末) 于 (Tue May 14 17:37:24 2024) 提到:
就因为龙司没智驾，然后就这样了
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 在hw智驾表现出问题的视频下边，一群人回复说：“坚持使用‘智驾'一段时间，它就会自己学习得更好”。有时up主本人（也就是车主）也表达了这个观点。
: 这些人如果不是故意造谣误导他人的话，就是完全的AI文盲。车机的处理能力，是不可能进行本地训练的。如果车主不授权把数据回传给厂家，无论车主使用智驾时遇险多少次，也不可能改变让模型变得聪明一点儿。即使车主授权了行车数据上传厂家，梯度基的训练算法之下只有优势的梯度方向才有意义，一个车主的数据也可能被其他车主的数据所淹没，能训练出来一个什么结果谁也说不清楚。
: 奉劝花粉和水军，少些误导和忽悠，好好做个人。
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darkpain (大口喷) 于 (Tue May 14 17:40:18 2024) 提到:
如果是地图数据，这个随时在更新。智驾只能等ota了。
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loctek ( ) 于 (Tue May 14 17:45:51 2024) 提到:
奉劝雷布斯，少吹点垃圾智驾，正常拍个视频都给人下架了，又没造假造谣你。想隐瞒智驾垃圾欺骗不明真相的群众么？好好做个人吧
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 在hw智驾表现出问题的视频下边，一群人回复说：“坚持使用‘智驾'一段时间，它就会自己学习得更好”。有时up主本人（也就是车主）也表达了这个观点。
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: 这些人如果不是故意造谣误导他人的话，就是完全的AI文盲。车机的处理能力，是不可能进行本地训练的。如果车主不授权把数据回传给厂家，无论车主使
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发自「今日水木 on NOH-AN00」
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herofeng2000 (herofeng2000) 于 (Tue May 14 17:49:42 2024) 提到:
靠个人训练隐患很大，容易出现脏数据
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 在hw智驾表现出问题的视频下边，一群人回复说：“坚持使用‘智驾'一段时间，它就会自己学习得更好”。有时up主本人（也就是车主）也表达了这个观点。
: 这些人如果不是故意造谣误导他人的话，就是完全的AI文盲。车机的处理能力，是不可能进行本地训练的。如果车主不授权把数据回传给厂家，无论车主使用智驾时遇险多少次，也不可能改变让模型变得聪明一点儿。即使车主授权了行车数据上传厂家，梯度基的训练算法之下只有优势的梯度方向才有意义，一个车主的数据也可能被其他车主的数据所淹没，能训练出来一个什么结果谁也说不清楚。
: 奉劝花粉和水军，少些误导和忽悠，好好做个人。
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loctek ( ) 于 (Tue May 14 17:49:53 2024) 提到:
雷布斯发布会吹135的AEB，然后小米交了1万辆网上追尾碰撞事故那么多。你不批判一下这垃圾AEB，不批判一下雷布斯？忽悠米粉各种碰撞车祸，不声讨一下？
华为一起碰撞事故就能让你高潮，雷布斯看来功力不够啊
【 在 seeredsea 的大作中提到: 】
: 有个事实，就是所谓花粉，是无法沟通的，即使在所谓的高知社区。
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发自「今日水木 on NOH-AN00」
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winsen (成长期PE) 于 (Tue May 14 17:51:36 2024) 提到:
是啊，要训练也是得是车企，然后OTA升级下发到车端
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 在hw智驾表现出问题的视频下边，一群人回复说：“坚持使用‘智驾'一段时间，它就会自己学习得更好”。有时up主本人（也就是车主）也表达了这个观点。
: 这些人如果不是故意造谣误导他人的话，就是完全的AI文盲。车机的处理能力，是不可能进行本地训练的。如果车主不授权把数据回传给厂家，无论车主使用智驾时遇险多少次，也不可能改变让模型变得聪明一点儿。即使车主授权了行车数据上传厂家，梯度基的训练算法之下只有优势的梯度方向才有意义，一个车主的数据也可能被其他车主的数据所淹没，能训练出来一个什么结果谁也说不清楚。
: 奉劝花粉和水军，少些误导和忽悠，好好做个人。
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yayiyayiya (快乐的人儿) 于 (Tue May 14 17:54:32 2024) 提到:
很多人膜拜的tsl最新版fsd，用的就是人驾数据做训练
用人驾数据训练显然是目前最先进的方向之一。
智驾越开越好开不是虚幻。如果还是按照现有的技术路线演进，其他厂家跟菊花家的智驾水平的差距只能越来越大，而且差距会加速
某些品牌职业代理人就是酸死或用尽下三滥手段去黑也改变不了这个事实
【 在 herofeng2000 的大作中提到: 】
靠个人训练隐患很大，容易出现脏数据
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 在hw智驾表现出问题的视频下边，一群人回复说：“坚持使用‘智驾'一段时间，它就会自己学习得更好”。有时up主本人（也就是车主）也表达了这个观点。
: 这些人如果不是故意造谣误导他人的话，就是完全的AI文盲。车机的处理能力，是不可能进行本地训练的。如果车主不授权把数据回传给厂家，无论车主使用智驾时遇险多少次，也不可能改变让模型变得聪明一点儿。即使车主授权了行车数据上传厂家，梯度基的训练算法之下只有优势的梯度方向才有意义，一个车主的数据也可能被其他车主的数据所淹没，能训练出来一个什么结果谁也说不清楚。
: 奉劝花粉和水军，少些误导和忽悠，好好做个人。
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qtpr (Transcendence constitutes selfhood.) 于 (Wed May 15 07:41:56 2024) 提到:
多了解一下所谓的AI和深度学习，有助于你了解“智驾”
【 在 rainwolfji 的大作中提到: 】
: 我也看到某抖上有人说某界车上次走什么路智驾错了，后来人工带着智驾走了一次，再智驾就ok了。
: 1、首先，如果这个视频是假的，那么无法反驳你的观点；
: 2、如果是真的，我假定你说的个人训练不会在本地形成个人风格的智驾，那么，我觉得可能是所有车主训练记录的一个进步，所以从这个角度，每个人都在训练智驾，每个人也都收益于所有人每天的行驶里程不断的训练。
: ...................
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ViniciusJR (维修师) 于 (Wed May 15 08:09:18 2024) 提到:
这些坏家伙会整出事的
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 在hw智驾表现出问题的视频下边，一群人回复说：“坚持使用‘智驾'一段时间，它就会自己学习得更好”。有时up主本人（也就是车主）也表达了这个观点。
:
: 这些人如果不是故意造谣误导他人的话，就是完全的AI文盲。车机的处理能力，是不可能进行本地训练的。如果车主不授权把数据回传给厂家，无论车主使用智驾时遇险多少次，也不可能改变让模型变得聪明一点儿。即使车主授权了行车数据上传厂家，梯度基的训练算法之下只有优势的梯度方向才有意义，一个车主的数据也可能被其他车主的数据所淹没，能训练出来一个什么结果谁也说不清楚。
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: 奉劝花粉和水军，少些误导和忽悠，好好做个人。
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Jambalaya (不吐西瓜皮) 于 (Wed May 15 09:08:50 2024) 提到:
楼主不是理想粉丝么，为什么higo开始攻击小米，看笑了。
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seeredsea (红海) 于 (Wed May 15 10:38:21 2024) 提到:
事故和事故不一样
具体差异自己想去把吧
【 在 loctek 的大作中提到: 】
: 雷布斯发布会吹135的AEB，然后小米交了1万辆网上追尾碰撞事故那么多。你不批判一下这垃圾AEB，不批判一下雷布斯？忽悠米粉各种碰撞车祸，不声讨一下？
: 华为一起碰撞事故就能让你高潮，雷布斯看来功力不够啊
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loctek ( ) 于 (Wed May 15 11:55:52 2024) 提到:
梦想宣传120刹停呢，也在吹牛逼呢。结果aeb高速刹停导致追尾，比问界刹车撞羊更严重些吧？问界最多是没刹住，梦想这个不但误判没起作用还造成事故。
事故跟事故不一样，没见你出来喷一下？G点都在华为这？自家主子不能让你兴奋么？
【 在 seeredsea 的大作中提到: 】
: 事故和事故不一样
: 具体差异自己想去把吧
: --
发自「今日水木 on NOH-AN00」
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rainwolfji (rainman) 于 (Wed May 15 15:36:15 2024) 提到:
什么意思？请简单解释一下，真心请教。
我对AI和深度学习的理解不就是数据积累不断训练出来的吗？当然数据需要通过清洗等工作。
特斯拉不也宣传 FSD 行驶了超过 10 亿英里了吗？
我的贴子里对第二种情况说明的本意就是可能随着花为的里程增加，智驾也在进化，所有人的智驾都在进化，只不过有些个人感觉上以为自己的车是自己训练出来的。
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 多了解一下所谓的AI和深度学习，有助于你了解“智驾”
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IrnBru (IrnBru) 于 (Wed May 15 15:54:30 2024) 提到:
只能告诉你确实会回传
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 在hw智驾表现出问题的视频下边，一群人回复说：“坚持使用‘智驾'一段时间，它就会自己学习得更好”。有时up主本人（也就是车主）也表达了这个观点。
: 这些人如果不是故意造谣误导他人的话，就是完全的AI文盲。车机的处理能力，是不可能进行本地训练的。如果车主不授权把数据回传给厂家，无论车主使用智驾时遇险多少次，也不可能改变让模型变得聪明一点儿。即使车主授权了行车数据上传厂家，梯度基的训练算法之下只有优势的梯度方向才有意义，一个车主的数据也可能被其他车主的数据所淹没，能训练出来一个什么结果谁也说不清楚。
: 奉劝花粉和水军，少些误导和忽悠，好好做个人。
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YuRuiTianXia (YuRuiTianXia) 于 (Wed May 15 17:00:45 2024) 提到:
但是很多人很相信的，怎么办？
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 在hw智驾表现出问题的视频下边，一群人回复说：“坚持使用‘智驾'一段时间，它就会自己学习得更好”。有时up主本人（也就是车主）也表达了这个观点。
: 这些人如果不是故意造谣误导他人的话，就是完全的AI文盲。车机的处理能力，是不可能进行本地训练的。如果车主不授权把数据回传给厂家，无论车主使用智驾时遇险多少次，也不可能改变让模型变得聪明一点儿。即使车主授权了行车数据上传厂家，梯度基的训练算法之下只有优势的梯度方向才有意义，一个车主的数据也可能被其他车主的数据所淹没，能训练出来一个什么结果谁也说不清楚。
: 奉劝花粉和水军，少些误导和忽悠，好好做个人。
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qtpr (Transcendence constitutes selfhood.) 于 (Wed May 15 17:08:22 2024) 提到:
现在的智驾路线，底层核心是深度学习这种数据驱动的非参数模型，复杂性高、参数量巨大，可解释性很差。所以，人们根本无法把握模型从数据中学到的是什么——是偶发性的样本相关（这对应于典型的过拟合）？还是总体相关？或者真正的因果关系？如果出了问题，很难系统性地定位和修正。因为很难把问题的原因可惜地归结为某个或某几个参数上面。所以，新的训练数据虽然可以训练模型如何处理新发现的问题，但存在“灾难性遗忘”的可能，即导致模型在旧数据所对应的场景下的性能下降。另一方面，即使新数据不经过梯度基的训练，而是通过引入额外的规则来给bug打补丁；但这种规则一旦多了，其内在的一致性很难保证，系统的维护将变成一个灾难。虽然一些调节超参数的常用trick可以让模型的特定纸面参数变好，例如提升精度或者召回率，但注意这个“或者”一般是不可兼或，这种所谓的提升很大程度上只是春秋笔法用例而已——由于模型的可解释性很差，简单地调调超参根本没法实质性解决伪正率和伪负率之间的矛盾。
所以，你们现在看到的那些智驾bug，在十年之后大概率仍会存在，虽然存在的形式可能略有变化。
【 在 rainwolfji 的大作中提到: 】
: 什么意思？请简单解释一下，真心请教。
: 我对AI和深度学习的理解不就是数据积累不断训练出来的吗？当然数据需要通过清洗等工作。
: 特斯拉不也宣传 FSD 行驶了超过 10 亿英里了吗？
: ...................
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rainwolfji (rainman) 于 (Thu May 16 11:00:12 2024) 提到:
我同意目前这种深度学习非参数模型可解释性很差，但是我认为随着样本量越来越大，会越来越好，这个趋势是没问题的，但是也同意你说的十年后仍然会有bug，就像人开车，开的越来越多，越来越老司机，但是不代表不会出错。
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 现在的智驾路线，底层核心是深度学习这种数据驱动的非参数模型，复杂性高、参数量巨大，可解释性很差。所以，人们根本无法把握模型从数据中学到的是什么——是偶发性的样本相关（这对应于典型的过拟合）？还是总体相关？或者真正的因果关系？如果出了问题，很难系统性地定位和修正。因为很难把问题的原因可惜地归结为某个或某几个参数上面。所以，新的训练数据虽然可以训练模型如何处理新发现的问题，但存在“灾难性遗忘”的可能，即导致模型在旧数据所对应的场景下的性能下降。另一方面，即使新数据不经过梯度基的训练，而是通过引入额外的规则来给bug打补丁；但这种规则一旦多了，其内在的一致性很难保证，系统的维护将变成一个灾难。虽然一些调节超参数的常用trick可以让模型的特定纸面参数变好，例如提升精度或者召回率，但注意这个“或者”一般是不可兼或，这种所谓的提升很大程度上只是春秋笔法用例而已——由于模型的可解释性很差，简单地调调超参根本没法实质性解决伪正率和伪负率之间的矛盾。
: 所以，你们现在看到的那些智驾bug，在十年之后大概率仍会存在，虽然存在的形式可能略有变化。
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seeredsea (红海) 于 (Thu May 16 11:46:46 2024) 提到:
你是什么人，你就会以什么视角看别人
你说的这些都有原因
但是事实早就证明
和你们这些人解释、分析、辩论
没有任何意义
【 在 loctek 的大作中提到: 】
: 梦想宣传120刹停呢，也在吹牛逼呢。结果aeb高速刹停导致追尾，比问界刹车撞羊更严重些吧？问界最多是没刹住，梦想这个不但误判没起作用还造成事故。
: 事故跟事故不一样，没见你出来喷一下？G点都在华为这？自家主子不能让你兴奋么？
: 发自「今日水木 on NOH-AN00」
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loctek ( ) 于 (Thu May 16 11:56:26 2024) 提到:
说的都是事实，哪像你这种，华为就是你的G点，一点华为的事就高潮。说出你的问题就左顾而言他。
【 在 seeredsea 的大作中提到: 】
: 你是什么人，你就会以什么视角看别人
: 你说的这些都有原因
: 但是事实早就证明
: 和你们这些人解释、分析、辩论
: 没有任何意义
: --
发自「今日水木 on NOH-AN00」
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qtpr (Transcendence constitutes selfhood.) 于 (Thu May 16 13:27:41 2024) 提到:
人的智能之所以是智能，因为人有举一反三的能力，用AI的话说就是外推和泛化的能力。
现在的人工智障，一切都要靠样本，只能呵呵。没有内在的理智和逻辑，没有理论抽象能力，样本多了也会有“灾难性遗忘”的问题。你可以百度一下这个“灾难性遗忘”。
【 在 rainwolfji 的大作中提到: 】
: 我同意目前这种深度学习非参数模型可解释性很差，但是我认为随着样本量越来越大，会越来越好，这个趋势是没问题的，但是也同意你说的十年后仍然会有bug，就像人开车，开的越来越多，越来越老司机，但是不代表不会出错。
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seeredsea (红海) 于 (Thu May 16 14:25:46 2024) 提到:
一群认知能力最低的人
能认识到什么事实
所谓的事实也是别人喂给你的而已
小米非自动门锁自动解锁热搜好几天
问界碰撞烧3个人，连上热搜连续被撤
这个是不是事实？
【 在 loctek 的大作中提到: 】
: 说的都是事实，哪像你这种，华为就是你的G点，一点华为的事就高潮。说出你的问题就左顾而言他。
: 发自「今日水木 on NOH-AN00」
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shertty (那个秋天) 于 (Thu May 16 17:36:20 2024) 提到:
一辆车的一次行程数据如果能让智驾更新地图和程序，这智驾也太儿戏了
【 在 rainwolfji 的大作中提到: 】
: 什么意思？请简单解释一下，真心请教。
: 我对AI和深度学习的理解不就是数据积累不断训练出来的吗？当然数据需要通过清洗等工作。
: 特斯拉不也宣传 FSD 行驶了超过 10 亿英里了吗？
: ...................
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whistlingMe (哈哈) 于 (Thu May 16 18:30:38 2024) 提到:
实际上tsl真正的核心竞争力是“优质数据”，什么算优质呢？目前只占驾驶数据的万分之一的那部分。 而且占比还会越来越少。
如何区分哪些数据才算优质， 这个是tsl的核心竞争力之一。
【 在 yayiyayiya 的大作中提到: 】
: 很多人膜拜的tsl最新版fsd，用的就是人驾数据做训练
: 用人驾数据训练显然是目前最先进的方向之一。
: 智驾越开越好开不是虚幻。如果还是按照现有的技术路线演进，其他厂家跟菊花家的智驾水平的差距只能越来越大，而且差距会加速
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SpyMan (SpyMan) 于 (Thu May 16 19:51:53 2024) 提到:
人家说的学习是是行车路线。不是辅助驾驶。别理解歪了。还写了那么多。
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niuya (牛呀) 于 (Thu May 16 21:16:57 2024) 提到:
这是准备自己训练自己负责，是吗？
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 在hw智驾表现出问题的视频下边，一群人回复说：“坚持使用‘智驾'一段时间，它就会自己学习得更好”。有时up主本人（也就是车主）也表达了这个观点。
: 这些人如果不是故意造谣误导他人的话，就是完全的AI文盲。车机的处理能力，是不可能进行本地训练的。如果车主不授权把数据回传给厂家，无论车主使用智驾时遇险多少次，也不可能改变让模型变得聪明一点儿。即使车主授权了行车数据上传厂家，梯度基的训练算法之下只有优势的梯度方向才有意义，一个车主的数据也可能被其他车主的数据所淹没，能训练出来一个什么结果谁也说不清楚。
: 奉劝花粉和水军，少些误导和忽悠，好好做个人。
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kettle (小牛) 于 (Thu May 16 22:02:31 2024) 提到:
吹智驾的非蠢即坏，考虑到会到网上发视频吹智驾，应该不是蠢而是坏了
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 在hw智驾表现出问题的视频下边，一群人回复说：“坚持使用‘智驾'一段时间，它就会自己学习得更好”。有时up主本人（也就是车主）也表达了这个观点。
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: 这些人如果不是故意造谣误导他人的话，就是完全的AI文盲。车机的处理能力，是不可能进行本地训练的。如果车主不授权把数据回传给厂家，无论车主使
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发自「今日水木 on iPhone 8 Plus」