Выпущена новая 30-минутная презентация от @aelluswamy, вице-президента Tesla по AI, в которой он рассказывает о FSD, AI и последних достижениях команды. Основные моменты презентации: • Автопарк Tesla может предоставлять 500 лет данных о вождении каждый день. Проклятие размерности: • 8 камер с высокой частотой кадров = миллиарды токенов за 30 секунд контекста вождения. • Tesla должна сжимать и извлекать правильные корреляции между сенсорными данными и управляющими действиями. Преимущество данных: • Tesla имеет доступ к "водопаду данных" — сотни лет коллективного вождения автопарка. • Использует умные триггеры данных для захвата редких крайних случаев (например, сложные перекрестки, непредсказуемое поведение). Качество и эффективность: • Извлекает только необходимые данные, чтобы эффективно обучать модели. Отладка и интерпретируемость: • Хотя система является end-to-end, Tesla все равно может заставить модель выводить интерпретируемые данные: 3D занятость, границы дороги, объекты, знаки, светофоры и т.д. • Запросы на естественном языке: спросите модель, почему она приняла то или иное решение. • Эти вспомогательные предсказания не управляют автомобилем, но помогают инженерам отлаживать и обеспечивать безопасность. Передовое гауссово сплошение Tesla (3D моделирование сцен): • Tesla разработала собственную, ультрабыструю систему гауссового сплошения для реконструкции 3D-сцен из ограниченных ракурсов камер. • Производит четкие, точные 3D-рендеры даже из нескольких углов камеры — гораздо лучше, чем стандартные подходы NeRF/сплошения. • Позволяет быстро визуально отлаживать среду вождения в 3D. Оценка и мировые модели: • Оценка — самая сложная задача: модели могут хорошо работать оффлайн, но проваливаться в реальных условиях. • Tesla создает сбалансированные, разнообразные наборы данных для оценки, сосредотачиваясь на крайних случаях — не только на легком вождении по шоссе....