特斯拉FSD技術(shù)多年來(lái)面臨的核心批評(píng)是缺乏“常識(shí)性推理能力”。盡管FSD在基本駕駛操作如車(chē)道保持、制動(dòng)與轉(zhuǎn)向上表現(xiàn)出色,但在應(yīng)對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景所需的高階推理任務(wù)上仍有不足。特斯拉正在招聘人工智能工程師,專(zhuān)注于強(qiáng)化學(xué)習(xí)與知識(shí)蒸餾,以研發(fā)更智能、更緊湊的模型架構(gòu),解決FSD在真實(shí)世界中難以妥善處理的典型場(chǎng)景。
此次人才招募表明特斯拉正超越“堆數(shù)據(jù)訓(xùn)練”的既有范式,轉(zhuǎn)向重塑車(chē)輛的前瞻思考機(jī)制,從單純的“行為模仿”邁向?qū)χ茉馕锢硎澜缃⒄嬲饬x上的理解。這一推理層有望成為FSD從“監(jiān)督學(xué)習(xí)”邁向“無(wú)監(jiān)督自主決策”的關(guān)鍵躍遷,帶來(lái)顯著的技術(shù)提升。

CONTACT US
ICC APP