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- 主题:大模型的局限已经基本成为共识了
- 最近nature上一篇文章（见图）结论就是大模型不可靠（例如幻觉问题）。
注意，这里的不可靠主要是相对于语言应用来说的，语言应用对于错误的宽容度实际是比较高的。
所以，端到端的自动驾驶路线可以确认是不行的，因为自动驾驶对于可靠性的要求远比在语言应用领域更高。
那些自动驾驶吹和端到端吹应该消停一下了。
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FROM 111.167.228.* - 从reliable的角度来说，所有的无监督学习都是不靠谱的
从事故中学习，手动添加海量的标签，在经过相当长一段时间的演进以后，自动驾驶还是有可能的
不过不是现在，也绝对不是0死亡
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FROM 182.148.120.* - 自动驾驶零事故本来就不可能，只要事故率比人驾第一个数量级，加上保险兜底就能商用，没有任何技术是百分百绝对安全的。
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 最近nature上一篇文章（见图）结论就是大模型不可靠（例如幻觉问题）。
: 注意，这里的不可靠主要是相对于语言应用来说的，语言应用对于错误的宽容度实际是比较高的。
: 所以，端到端的自动驾驶路线可以确认是不行的，因为自动驾驶对于可靠性的要求远比在语言应用领域更高。
: ...................
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FROM 112.10.252.* - 怎么可能比人低一个数量级，你想多了
对错误相对宽容的语言应用都错漏百出，只有玩具价值缺乏商用价值。这样的“智能”去当司机能比人靠谱？呵呵
【 在 ruizhu 的大作中提到: 】
: 自动驾驶零事故本来就不可能，只要事故率比人驾第一个数量级，加上保险兜底就能商用，没有任何技术是百分百绝对安全的。
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修改:qtpr FROM 111.167.233.*
FROM 111.167.233.* - 人（人类驾驶员）有没有幻觉？人可靠不可靠？
高速倒车的驾驶员算不算产生了在高速上其实可以停车倒车的幻觉？
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 最近nature上一篇文章（见图）结论就是大模型不可靠（例如幻觉问题）。
: 注意，这里的不可靠主要是相对于语言应用来说的，语言应用对于错误的宽容度实际是比较高的。
: 所以，端到端的自动驾驶路线可以确认是不行的，因为自动驾驶对于可靠性的要求远比在语言应用领域更高。
: ...................
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FROM 123.133.231.* - re
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 最近nature上一篇文章（见图）结论就是大模型不可靠（例如幻觉问题）。
: 注意，这里的不可靠主要是相对于语言应用来说的，语言应用对于错误的宽容度实际是比较高的。
: 所以，端到端的自动驾驶路线可以确认是不行的，因为自动驾驶对于可靠性的要求远比在语言应用领域更高。
: ...................
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FROM 223.104.40.* - 拿语言模型用来开车，这谁拍脑袋干的事
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FROM 60.1.13.* - 一个围棋程序只能击败人类中的傻子和精神病，算是一个好的围棋程序吗，呵呵
【 在 iapp 的大作中提到: 】
: 人（人类驾驶员）有没有幻觉？人可靠不可靠？
: 高速倒车的驾驶员算不算产生了在高速上其实可以停车倒车的幻觉？
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FROM 111.167.233.* - 视觉大模型本质一样，都是那点儿东西
【 在 ZHMZFFL 的大作中提到: 】
: 拿语言模型用来开车，这谁拍脑袋干的事
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FROM 111.167.233.* - 如果现在水平的智驾事故率和人驾一样，你觉得有人会用？
【 在 qtpr 的大作中提到: 】
: 怎么可能比人低一个数量级，你想多了
: 对错误相对宽容的语言应用都错漏百出，只有玩具价值缺乏商用价值。这样的“智能”去当司机能比人靠谱？呵呵
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FROM 112.10.252.*