蓝道直播自动驾驶「去小扎家」，45分钟仅一次人工干预

当然，无故投入大量影片是不够的，来自出类拔萃生命驾驶员的高质量数据资料才是培训伏特Autopilot实现FSD的决定性。

大量平庸的数据资料并不能缓解驾驶，数据资料管理基本上相当困难为。我们有相当多的该软件去控制管理系统究竟必需什么数据资料、培训什么数据资料。

除了正因如此任何预界定完毕成权衡，蓝道还阐释：

FSD V12只能时刻无线网络就能完毕成一切。

当然，如果有偏袒不道德遭遇，管理系统但会将它记录下来并送交伏特开自为分析。

由于权衡全部在本地开自为，伏特FSD用8个摄像头以千分之36帧的平均速度开自为拍摄，但管理系统的计算平均速度其实可以来得快，超越千分之50帧，只可惜变焦的平均速度之前到头了。

不无线网络开自为权衡也意味着全世界地图也只能随时来得原先，用蓝道的话来话说：

管理系统只并不需要要矢量，就但会自自为找位置。

另外值得注意的是，本次测试FSD V12的Model S安装的还是HW3。

在HW3上解决L5级自动驾驶此前，伏特也许不想在HW4货车之上启用FSD。这意味着HW4的FSD访问权限也许推迟到2025年。

作为广为人知的小时管理大师，蓝道试驾途中所还抽空句法连线了一个网络讨论但会。

在这里头他问的问题和透露的综合内容有：

为什么改用末端到末端建议书，优势在哪？

蓝道认为“生命就是这样运作的”，生命用眼睛和生物人工智能下车，自动驾驶用摄像机和数字人工智能下车是正确的通用管理系统设计。

虽然人工智能缺乏可解释性，都可的车长也时常话说不清楚如何做到的权衡，只是凭经验。

乘客在做到生命车长的出租用车时，也无法正确知道车长在一心什么。而伏特摄像头上显示的画面，就是自动驾驶管理系统在 “一心什么”的一个近似。

高末端GPU将继续短缺，全世界开入强算力倚赖过渡阶段。

蓝道透露AI培训主要还是用的英伟达芯片，伏特Dojo超算作为来展开，今年小花了约20亿美元在培训里面（大部分是芯片不动产）。

我认为未能来全生命80%-90%的算力都但会用在人工智能上。

AI培训并不需要要把算力密集在一个地方，可避免数据资料传输增益的瓶颈，也但会带来很大的电力负担。

蓝道在这里头还开了一个笑话：Transformer架构的人工智能并不需要要越来越多的芯片Transformer。

比GPU来得缺的是高速相互连接器材。

接踵而来“拥有5000张H100是什么看上去？”的质问，蓝道话说明：话说少了。

包含1万张英伟达H100的原先算力空降兵，正在24/7加急准备中所，晚间（也就是如今）上线。

而且不像很多美国公司撒谎“拥有”算力其实是租用的云计算公共服务，伏特就是真的买了1万张GPU自己搭管理系统。

在这样的大规模空降兵中所，器材之间的网络相互连接相当决定性，英伟达InfiniBand路由器也许但会比GPU本身来得缺。

……

现场直播过后后，伏特AI基础设施主管Tim Zaman开一步透露，之际上线的算力空降兵拥有200PB的热缓存，比培训大模型的管理系统多几个总能量。

也是一个让很多从业者看来不可思议的地方，比如GitHub前CEO。

Tim Zaman话说明尝试了很多云计算零售商，但无法一个充分好，聘请了存储管理系统架构师来开发AI方便使用的分布式文件管理系统。

最后，回到此次现场直播测试。

不少网友不吝惜自己的敬仰之词，并想能够允诺试驾一把。

还有网友反讽：

看上来FSD之前准备好迎接单打独斗了，那么，不来试一把亚洲的终极boss之战吗？

be like this （手动狗头）：

值得一提的是，这把现场直播除了秀伏特原先版FSD，也是现场直播原先功能的数场负荷测试。

至于最终也不想打上的“巴德决战”，似乎之前不那么最主要了。

蓝道给自己打的圆场是“小扎在这片地区有8000多房产，要是真找他了我就去单打独斗”。

参考链接：[1][2][3]_zaman/status/1695488119729238147?s=20[4]

— 完毕 —

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