特斯拉選擇「端到端框架」的核心原因：模塊化框架難以編碼人類價值觀、感知與預測規劃之間的接口定義會帶來信息傳遞損失、端到端能應對現實世界的長尾問題/同構計算帶來的確定性延遲，端到端也能更好地契合AI 領域的Scaling-law。端到端面臨的主要挑戰以及特斯拉如何解決：維度災難（特斯拉採用複雜的觸發機制來回傳長尾場景數據）、怎麼保證模型的可解釋性與安全性（允許模型輸出多樣的中間結果（例如佔用、其它...
網頁鏈接特斯拉選擇「端到端框架」的核心原因：模塊化框架難以編碼人類價值觀、感知與預測規劃之間的接口定義會帶來信息傳遞損失、端到端能應對現實世界的長尾問題/同構計算帶來的確定性延遲，端到端也能更好地契合AI 領域的Scaling-law。端到端面臨的主要挑戰以及特斯拉如何解決：維度災難（特斯拉採用複雜的觸發機制來回傳長尾場景數據）、怎麼保證模型的可解釋性與安全性（允許模型輸出多樣的中間結果（例如佔用、其它...
網頁鏈接免責聲明：投資有風險，本文並非投資建議，以上內容不應被視為任何金融產品的購買或出售要約、建議或邀請，作者或其他用戶的任何相關討論、評論或帖子也不應被視為此類內容。本文僅供一般參考，不考慮您的個人投資目標、財務狀況或需求。TTM對信息的準確性和完整性不承擔任何責任或保證，投資者應自行研究並在投資前尋求專業建議。