- 主题:各家宣传的城市“智能”驾驶 闯红灯
哪有那么简单啊，海量的数据等于海量的垃圾一定要清洗之后才能迭代。不然有坏人搞几个假场景，污染模型，那更危险。
【 在 libray 的大作中提到: 】
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: 路上的数据 都会拿到后台的大数据进行学习吧？
: 要不然怎么迭代呢
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: 【 在 qtpr (Transcendence constitutes selfhood.) 的大作中提到: 】
#发自zSMTH@2211133C
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FROM 111.121.97.*
如果采用神经网络，实时更新不见得是个好事。增量学习有可能带来增量遗忘，而且你新有的数据没有标签，机器也不知道什么才是好的，用无监督的方法，效果不一定好。
记路线这个可以，但是要处理特殊情况，涉及方法要影响模型的，你就等厂家更新版本吧。
【 在 libray 的大作中提到: 】
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: 关于数据的有效性这么专业的问题不讨论了。
: 模型纯净下，针对特定路线的数据修正或补充总该可以吧？
: 又如某家说的 代客泊车 或者 新环境不如地库环境下的停车入位的学习，也应该有本地和云端过程吧？
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#发自zSMTH@2211133C
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FROM 111.121.97.*
对固定“试驾路线”下的“辅助驾驶”，会不会被特意的“开小灶”或者先给好答卷，以提高试驾时的表现力
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这个事是极有可能的，而且放出来的很多视频，也有可能就是这么搞的。
【 在 libray 的大作中提到: 】
: 其实我比较疑惑或者说不负责任“猜测”的是，
: 对固定“试驾路线”下的“辅助驾驶”，会不会被特意的“开小灶”或者先给好答卷，以提高试驾时的表现力。
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