Napisz odpowiedź

Message: [QUOTE="zibizz1, post: 170733, member: 1241"] Ale Tesla tez katem oka widzi i potrafi zareagować. Sa przykłady takich zachowań. Problem z tym ze wydawało sie ze bedzie szybko a nie jest jest taki jak tu opisujecie to właśnie ten autopilot z którego wszyscy korzystamy. Bardzo łatwo bylo ogarnąć materiał aby auto jechalo droga i dużo takiego materiału. Tam gdzie bylo malo materiału to dopisało sie troche warunków i autopilot gotowy. Natomiast FSD to troche inna liga bi wszystkich chyba zaskoczyło jak swiat jest bogaty w roznego rodzaju sytuacje. Czesto sa to sytuacje które kierowca widzi pierwszy raz w życiu i wymyśla na bieżąco kreatywnie jak sie zachować. Tego nigdy nie uda sie oskryptować i Tesla zaczęła przerabiac Frankensteina złożonego z kilkudziesięciu modeli sieci neuronowych + kodu na tylko sieci neuronowe. Nadal nie jest to jedna ogromna siec neuronowa po to aby dało sie to debugować, wyjścia jednej kierowane sa na wejścia drugiej. Ale pomiędzy mamy aktywacje którą da sie przetłumaczyć na zrozumiale dane. Np jedna to jest occupancy network i dzieki temu widać obszar po którym a z dużym prawdopodobieństwem mozna się poruszać( obecny widok vision przy pakowaniu) Tesla dodatkowo ma całkiem sprawny pipeline do pozyskiwania materiału z floty oraz etykietowania go. A materiał caly czas rozbudowywany jest w oparciu o problematyczne sytuacje na drodze które zgłaszają użytkownicy. Zgadzam sie ze architektura tych sieci moze nie jest najlepsza i wydaje sie prymitywna ale pewnie w chwili obecnej nie mamy wymyślonej lepszej i prawdopodobnie w planowaniu toru jazy np stosowany jest tranformer po to aby to co bylo przed chwilą pasowało do tego co będzie a np po wjechaniu w ślepa uliczke i wycofaniu auto nie wjechalo nam ponownie. Bardzo podobnie do chatu GPT ktory wypluwa kolejne slowa ktore ukladaja sie w spójną całość. Jestem też przekonany ze Tesla ma pelen zestaw parametrów ktore pozwalaj określić czy model np zaczyna być za maly i stanowi barierę przy rozbudowanej bazie treningowej i wtedy jest on powiększany. Także wydaje mi sie ze te sieci neuronowe tworzące FSD sa w sam raz i dopasowane do aktualnego zestawu treningowego. Wiec moim zadaniem to kwestia czasu az Tesla zbierze taka ilość materiału aby wystrenować FSD tak zeby jeździło lepiej niż człowiek. Tak, zgadzam sie ze FSD moze finalnie nie zmieścić sie na obecne HD3.0. Tzn będzie korzystało z mniejszych modeli o mniejszej iloci parametrów ale z uwagi na wielka baze danych treningowych nadal bedzie radzilo sobie dobrze, tylko użycie większych modeli da troche lepszy efekt i samochód bedzie lepiej "myślał" i bardziej kreatywniej albo dokładniej rozwiązywał problemy na drodze albo kontekst bedzie większy i poradzi sobie ze ślepymi uliczkami o większej długości. Dokładnie jak dzis mamy dostępne różne wersje rozmiarów popularnych sieci neuronowych ale ich architektura i baza treningowa jest identyczna. Maja tylko inna liczbę parametrów ewentualnie warstw. Wydaje sie ze Tesla obrała dobrą drogę do FSD. Kamery oczywiście sa mniej dokładne jesli chodzi o ocenę odległości ale jednak dostarczają wiecej danych niz lidary czy radar. I o ile kiedyś phantom breaking był uciążliwy to dziś dzieje sie to głównie w sytuacjach ktore sa rzeczywiście ryzykowne i samochód zwalnia bo przestraszył sie innego pojazdu ktory np chce sie włączyć do ruchu [/QUOTE]

Verification