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回复总数  286
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11 天前
回复了 wisej 创建的主题 奇思妙想 来聊聊智驾的路线和方法论的思考吧
@Muyun 非常感谢,回答很有帮助&启发。

1.确实,端到端是一种技术范式,走向数据驱动
2.L 还有一点好处它能理解环境语义(得益于 LLM 的通识),比如施工牌、交警手势,上限感觉还是高的。但是对算力要求会更高?
3.所以 VLA 是通过 V>L>A 来防止高维到极低维的信息 loss 么,这 latency 会很高吧?
4.vision-action pair 的数据积累,不知道算力和数据对于 AD 更是瓶颈呢?其实我之前没意识到数据的问题,确实 VA 的数据不像 LLM 好获取。而且城区不好用大家不愿用,负反馈循环了..但是车企有宣传比如 1000w clips ,不知道这量级算多算少。
5.world model ,理想、华为宣传上好像是已经在用做仿真和 RL 训练了。理想联合发的有个 paper 4D Gaussian ,我理解就是带有预测的交通世界模型来仿真。不知道"还需要几个技术突破"具体指啥?
13 天前
回复了 wisej 创建的主题 问与答 游戏加速器与梯子冲突怎么办?
@Chicagoake 确实比以往赛季复杂些。我觉得还不错,可玩性很高
13 天前
回复了 wisej 创建的主题 问与答 游戏加速器与梯子冲突怎么办?
@Hercules 别说了,两星岩宝刚输了😔
13 天前
回复了 wisej 创建的主题 问与答 游戏加速器与梯子冲突怎么办?
@howencilx 太棒了,果然可以了!
13 天前
回复了 wisej 创建的主题 问与答 游戏加速器与梯子冲突怎么办?
@shadowyue 我需要 chrome 里设置。可是 chrome 的代理设置会转到 win 系统的代理配置。这个配置在开启加速器后会始终保持关闭(加速器作的妖)
13 天前
回复了 wisej 创建的主题 问与答 游戏加速器与梯子冲突怎么办?
@cctv180 这和浏览器->代理设置 的区别是啥?
14 天前
回复了 wisej 创建的主题 问与答 游戏加速器与梯子冲突怎么办?
@epiphyllum 迅游,进程模式。它还有个路由模式。

我发现开启迅游后,“代理服务器”开关会被关闭,手动开启指向梯子后又会被立马自动关闭。

猜测迅游应该是监听了这个 event ,始终保持关闭?
14 天前
回复了 wisej 创建的主题 问与答 游戏加速器与梯子冲突怎么办?
@InDom 对。是比较休闲的下棋,不是需要 all in 注意力
14 天前
回复了 wisej 创建的主题 问与答 游戏加速器与梯子冲突怎么办?
@dyvdy 不稳定,我是自己搭的。不是优化线路..
14 天前
回复了 wisej 创建的主题 奇思妙想 来聊聊智驾的路线和方法论的思考吧
@Muyun Cool.请问你是 AD 的从业者,能不能随便聊聊目前最新的智驾路线(比如 VLA 、WEWA )
20 天前
回复了 wisej 创建的主题 奇思妙想 来聊聊智驾的路线和方法论的思考吧
@unco020511 城区还是高快?高快现在各家都很不错了
21 天前
回复了 wisej 创建的主题 奇思妙想 来聊聊智驾的路线和方法论的思考吧
@metalvest 认同。所以我了解现在有了 4D ,随时间变化的 3D 空间的仿真训练。应该就是为了学习这种预测能力
21 天前
回复了 wisej 创建的主题 奇思妙想 来聊聊智驾的路线和方法论的思考吧
@cynics 我没试过 FSD 。但是国内 FSD 版本似乎测评里表现一般(当然跟 tesla 训练国内数据限制有关)
21 天前
回复了 wisej 创建的主题 奇思妙想 来聊聊智驾的路线和方法论的思考吧
@frankies 确实很多领域内名词,需要学习=.=

VLA 我还是觉得上限更高,但是对算力要求也更高(目前车端的算力不太够?)。至于世界模型仿真 RL ,VLA 也能做不冲突。可以具体说说各自的优劣嘛?
21 天前
回复了 wisej 创建的主题 奇思妙想 来聊聊智驾的路线和方法论的思考吧
@stinkytofux 就第一次会有些忐忑,后面还好~ 而且我只在高快上用,城区不用。我觉得高快场景很简单了,现在辅助驾驶能很好 cover ,能节省非常多精力。但是确实需要知道能力的边界,保持专注
21 天前
回复了 wisej 创建的主题 奇思妙想 来聊聊智驾的路线和方法论的思考吧
@Tink 这句话我本身也不认可(本末倒置了)。但是语言可以是逻辑推理的表征毫无疑问。

"肌肉记忆"我认为是千万次重复后,人体系统演化而来的能效优化的结果。它的底层依然是神经元连接,只是不需要人脑中的高级部分再参与了(所以能耗、延迟都更低)。端到端其实就很适配开车中“肌肉记忆”的场景(所以高速表现挺好的)。

而且开车场景不全是肌肉记忆,有~5%的场景是需要逻辑思考的。拿掉头来说,我的思考 path 可能是:1.有没有掉头专用灯 2.有没有双黄线,怎样的形态 3.左转灯状态。对于我来说,它不是“肌肉记忆”,需要逻辑思考。你说有没有人能把它做成肌肉记忆,我觉得可以,只要他重复千万次或许能做到看一眼就知道怎么开的“肌肉记忆”---但那本质不也是训练后内化的神经网络权重参数么
我也是打算写个 localsend 类 app 上架拿激励的,到 v 站搜了下看你已经写了。

上架了么,上架了我可能就不弄了
@agood 下次试试,主流音乐 app 都支持么?
.code-workspace 是 cursor 的规范还是 vscode 本身的啊?我也有过多项目希望共享上下文的需求,当时是建的 workspace
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