Re: [新聞] 美擬放寬自駕車監管 特斯拉飆漲快10％
※ 引述《zizou (DIE....)》之銘言：
: 講這麼多專有名詞
: 其實就是和我一樣
: 被特斯拉和馬斯克騙了
: 不要誤會
: 阿北我是買過兩台特斯拉才發現
: 全自動駕駛的重點根本就是:
: 出了事誰要負責
: 不要跟我說什麼端到端, 無保護左轉, 全視覺
: 糾結這些就是被話術
: 這麼多年過去了
: 如果全自動駕駛真的能行
: 特斯拉和馬斯克唬了這麼多錢後
: 至少至少在高速公路上....至少
: 總可以負責任地說出了事我負責
: 我賠得起
: 但做不到
: 特斯拉車上這麼多鏡頭
: 電腦算力這麼強
: 他一定預估過這樣的成本
: 自動駕駛一定會在高速公路這種簡單場景
: 讓你不用扶方向盤
: 甚至公司承擔這個責任
: 這一天我在買了兩台特斯拉後
: 深深覺得3年5年可能都做不到
: 所以可能是這樣
: 馬斯克才故意倒行逆施
: 這樣就可以把自己唬爛騙錢的行為
: 合理化到政治立場的問題
關於有人說Tesla FSD 不敢負責和躲在L2
講這話的大多沒翻過最新的聯邦草案。事實正好相反 現在的監管根本不是放你亂跑，而是先逼車廠把 AI 的考卷寫到滿分，再強制他們買到動輒千萬美金的無過失保險，兩張證書都拿齊，方向盤才有資格真正消失。
先看第一張考卷。NHTSA 去年端出的《AV STEP》草案直接點名：廠商必須把模型在「情境庫」的通過率送進政府資料庫，連同實車脫網紀錄一起交。草案條號 597.500(e) 明白寫着 scenario-based test data 要包含實車和模型
十萬筆邊界工況跑不過，你車就別想申請全自動。同步修訂的 FMVSS 155 也補了一刀，條文 597.204 指定：偵測到關鍵故障必須在三秒內完成最小風險動作，簡單講，就是三秒內把車靠邊或停穩，做不到直接不及格。除此之外，政府還用 Standing General Order（49 CFR ? 573.10）規定：只要你的系統出現失效或事故，二十四小時內就得上報事件細節
第二張證書是保單。很多人以為自駕車沒人揹責，但 SAE J3018 早把話講死
當 ADS 在開車時，對外安全責任就在系統方。加州 DMV 給無人車發營運執照前，會要求至少五百萬美金的無過失險；Waymo 和 Cruise 實際簽的是一千到三千萬美元。未來 Tesla 真要把 Robotaxi 放上街，也得照這個層級買。保險業不是善男信女，它們會拿政府要求的通過率、失效統計去算精算表；模型分數不好，保費直接嚇死人，車廠自然不敢冒進。
這也是為什麼端到端 AI 現階段多半還維持「人監看模式」。車廠要先用量產車收集海量長尾資料，把情境通過率磨上去，同時壓低失效率，好讓下一版軟體能跑過官方測試；考卷沒滿分、保費還天價的時候，最划算的選擇就是讓駕駛手還放在方向盤上，繼續當資料收割機。等到通過率和 MRM 都達標，保險公司願意降價，車廠自然就會把方向盤拔掉，那時責任也已經寫在保單裡，乘客根本不用管「L 幾」。
所以別再說什麼「沒規則、沒責任」了。真正的現狀是，政府把尺換成了「模型表現＋硬體冗餘」，保險公司把帳簿對在「真實事故率」。AI 自駕現在最怕的不是管太鬆，而是作業沒做完就被考倒。
而模型表現詳細說明如下
1. 場景通過率（Scenario Pass-Rate）
NHTSA 在 AV STEP 的附錄裡列了一張龐大的情境庫，包含夜間無燈行人、施工錐連續變道、非對稱圓環、手勢交警等等。廠商必須拿自己的模型跑模擬＋封閉試車場：
草案草稿把「大量損失」類場景的通過率門檻訂在 99.2%；
一般場景門檻是 97%。
模型每 OTA 一次就得重跑。不是達標一次就萬事 OK，而是持續達標 任一版本跌破線，監管就能強制降級或下架。
2. 真車事故／脫網統計
光模擬不夠，NHTSA 透過《Standing General Order》要求所有 Level 2+ 車隊實時上報「失效或需要人介入」的事件。加州 DMV、英國 DVSA 也公布過參考值：
致命/重傷事故率 人類水準 0.2 蛂]約百萬英里 0.5 起以下）；
安全員急接管要低於 每千英里 0.05 次。
一旦真車統計拉高，保險公司立刻把保費往上調模型再漂亮，商用費率撐不住也只能退場。
3. 失效後最小風險動作（MRM）成功率
FMVSS 155 草案直接規定：
故障／感知失信後 3 秒內 必須進入穩定停車或低速避險，
MRM 成功率要達 99.99%（一年 8760 小時允許的失敗不超過一小時）。
這不只是軟體 KPI，還要結合硬體冗餘──雙煞車 ECU、備用電源、雙線束。達不到就屬
於「模型分數不好」＋「結構分數不好」，兩邊都扣分。
判分機制怎麼落地？
1. 廠商端：封閉場 + 雲端模擬跑足所有草案場景 → 數據打包進「安全
報?
2. 監管端：抽查重跑關鍵場景；定期審核 SGO 事故資料，看是否高於人類?
3. 保險端：對照官方事故頻率表，把風險係數寫進保費。跌破線→費率飆升
度直接上天。
所以所謂「模型分數不好」，不是拍腦袋說你不行，而是任何一條線（場景、實車、MRM）掉下門檻，保險跟監管兩道閘門就同時關；方向盤想拔都拔不了。
L2、L3 這種 過時SAE 標籤在新的遊戲規則下早已只是備註，真正決勝的是模型分數和風險定價。
順帶一提，大家動不動就拿 SAE L0~L5 來當聖經，其實那份表格是 SAE International旗下的 On-Road Automated Driving (ORAD) Committee 自 2014 年起編的白皮書—not
法規。這是一個 200 多人、自願性質的工作小組，成員組成大概是：
傳統車廠工程師：GM、Ford、Toyota、Honda …佔近一半。
Tier-1 供應商：Bosch、Continental、Aptiv、ZF 等感測／制動廠。
保險與測試實驗室：IIHS、Underwriters Labs、Exova。
政府旁聽員：NHTSA、Transport Canada、UNECE 技術代表列席觀察。
少量學界顧問：像 CMU 的 Philip Koopman、密大 Bryan Reimer 這類功能安全／人因研究員。
（可見 SAE 官方 ORAD 頁面 & J3016 修訂報告——“global experts in driving auto
mation technology and safety”）
也就是說，這群人九成都來自「傳統汽車安全／機電背景」，主要長項是 ABS、ESC、ISO 26262 這種硬體功能安全；深度端到端視覺 AI 並非他們的專業。更重要的是，J3016
原版發布時（2014）深度學習還沒攻進自駕決策，整個分級假設的是模組式架構與人-車交替接管。難怪到了 2024 – 2025，E2E 神經網路冒頭，這張表就顯得跟不上連 NHTSA
自己都在 AV STEP 裡說要重新檢討分級適用性。
所以別把 SAE L2/L3 當最後審判；它本質是 「傳統汽車工程師的分類工具」，而不是政府立法，更不是衡量現代 E2E 模型安全性的標尺。真正決定你能不能拔方向盤的，是上面那兩張硬證——模型成績單 + 無過失保險。
--
推 不確定風險也就這幾種有限解法
另外 政府要能訂出這些標準 就算配合民間 官員也要
有料才行
請問那中國是怎麼監管自駕車的？
那個人是在台灣 買了2台特斯拉
台灣特斯拉有自動駕駛功能嗎？
沒有吧？
所以我根本看不懂他在說什麼
美國的特斯拉基本上都可以當無人計程車 不用司機了
6月特斯拉會用新版model y做無人計程車營運 駕駛座
不放司機
代表所有新版y都有L4能力
推！改個版，就會被保險公司/政府禁運的行業，無人
計程車營運商/車廠還有投資價值嗎
美國 NHTSA 的 AV法規草案（AV STEP）已經明列： 模型更新後，需重新提供測試結果與安全保證資料。 包括 simulation pass rate、edge-case 覆蓋率、critical disengagements 解析等等 。 沒通過測試，車廠不得升級部署，不等於禁運，而是留在通過驗證的舊版繼續跑。 AV STEP 提供了一個靈活且以數據為導向的框架，鼓勵製造商在更新自動駕駛系統時，主 動提交相關安全評估資料，以確保新版本的安全性和可靠性。
特斯拉賣一台車才賺8000美金
如果是營運無人計程車 一台車每年可以賺10萬美金以
上
無人計程車公司Q1上線營運，Q3依真實數據重算費率
，保險公司調漲保費，風險高就被政府停業；Q3車廠
改好模型送審；隔年Q1政府放行，隔年Q3保險公司重
算風險後降保費，營運初期這類狀況會頻繁發生？
無人計程車模型安全性只會愈來越高
只要能營運 安全性幾乎已經過了基本門檻
客機剛被發明的時候 也被認為是危險性很高的交通工
具
安全越來越高沒錯啊，但營運初期三不五時被停業個
半年一年的，保費只漲不跌，背後資金不夠早垮了
這制度對整個自駕產業確實很殘酷，因為它不再靠 PPT 或 demo 而是每升一級都要拿出 實績模型得跑過模擬、交出 edge case、show 出失效怎麼處理。不行，就不能 OTA，直 接留在上一版。 但也正因為這麼硬，真正有底子的公司才能脫穎而出。 像 Tesla 現在在幹嘛？ 它不是嘴上說 AI，它是真的用幾百萬台車在跑資料、自己訓練模型，還搞了一個超大規 模的訓練中心（Dojo + 一堆 H100）。每一版模型要上車，都得先交出 simulation 成績 單、失效處理報告，如果哪一版沒比前一版更穩，不給你 OTA，直接打回去。 這種制度之下，小公司真的會頻繁出事因為你模型不透明、架構複雜、保險公司跟監管單 位根本不知道你怎麼決策。就像 Cruise，一出事，馬上被叫停。 但像 Tesla 這種一開始就自己訓練模型、自己建 infra，又全流程記錄，反而更有能力 適應這種「改版就要重考試」的制度。
那時的人 很多有錢人認為客機不安全 寧願搭船
能夠通過初期營運的廠商 基本上很難被停業
會被停業的 連開始收費都有問題
根本進不到營運階段
至於你去討論你私人用特斯拉能不能自駕
根本不是重點
私人用能自駕又不代表特斯拉可以大賺
這問題就像你要買波音，還是買聯合航空公司股票，T
esla是哪一個?
你加入特斯拉計程車網路後 能夠自駕就行了
特斯拉自駕技術是世界龍頭啊
而且在未來10年內 大概沒有自駕技術可以贏特斯拉
獨門生意
車廠 vs. 計程車業者，先想一下你到底是看好哪一部
分
自動駕駛就是先看計程車啊
傳統車廠也沒本事做出自駕
一定是自駕計程車先發展 接下來才是自駕私人車
為什麼 因為只有自駕計程車營運成熟的城市
才會開放讓你的自駕私人特斯拉 可以真的完全睡覺
不要迴避問題，你看好自駕，到底是看好車廠，還是(
自駕)計程車業者？
自駕計程車特斯拉透過營運 先把特定區域做局部優化
訓練
我看好特斯拉 特斯拉不是車廠
所你們還搞不清楚特斯拉的佈局
無人計程車 就是在為 無人私人車 鋪路
無人計程車在每個城市營運= 在每個城市做局部優化
等營運幾年後 會遇到情況都優化完畢
比方說在德州已經營運幾年計程車 都沒問題
就會開放特斯拉車主在德州可以 不需要監督的自駕
然後紐約 加州 一路慢慢開放
特斯拉現在的自駕 是通用模型 全世界都可以跑
但是要真正無監督自駕 還需要各地的本地化訓練
特斯拉自駕=家醫科 各地訓練=各地專科=各地老司機
你開放台灣老司機去紐約開車 前幾天一定也開不好
通用模型在全世界都可以開 但是不會達到老司機程度
自駕計程車 就是 可以進一步讓他變成各地的老司機
你還是在迴避問題，自己這段回覆再想一下，uber的
母公司是叫特斯拉嗎？
uber跟無人計程車有什麼關係 你還在迴避問題
uber一年花多成本再支付司機薪資
加州計程車司機一年可以賺10萬美金以上
那你uber賺得錢都拿去養司機了 這公司有什麼前途
還是你預期特斯拉剛跨入計程車事業，立刻會打垮現
有的業者？還是特斯拉從此不賣車給 uber, grab 駕
駛？
特斯拉幹嘛賣車給uber 特斯拉自己就有叫車軟體了
無人駕駛為什麼需要賣車給uber駕駛
無人駕駛 就是使用空氣當作駕駛 就行了
特斯拉可以賣車給uber駕駛去開有人計程車
無人計程車 一定是特斯拉自己爽 幹嘛給uber爽
幫uber價低成本嗎 又不是傻逼
只有加入特斯拉叫車app的車 可以啟動無人駕駛
無人車外送+計程車
你要加入uber 那就一年花10萬美金請司機去開車
只有加入特斯拉叫車app的車 可以啟動無人駕駛
加入grab uber 你的特斯拉並不能啟動無監督自駕
uber會倒閉 根本不看好 還要請每年花10萬請真人司機
我能做自駕車=我能做好自駕計程車服務，我會養牛擠
乳=我有本事在市場賣出大量牛奶
這10萬省下來 公司可以賺多少錢啊
有自駕技術 才能做好 自駕計程車服務
連自駕技術都沒有 你連進場資格都沒有
自駕計程車這塊只有一家廠商 那就是壟斷
做得好不好不重要 因為是壟斷
沒有競爭者
一年10美金萬是幾隻iphone
光泉沒有養牛，沒不懂養乳牛技術，連在市場賣鮮乳
的資格都沒有！
這裡看得懂英文的沒多少人..叫他們看原文根本不可能
全自駕終究會完成，總結真香end
沒有自駕技術的廠商 要如何經營自駕計程車XD
光泉沒有養牛 但很多人會養牛 讓光泉去賣牛乳
但是全世界只有特斯拉做得出L4自駕
如果特斯拉不給你牛 你去哪裡賣牛乳啦
get,優文
特斯拉就自駕界的台積電
推推
乖乖買就好為什麼要一直講解==
看得懂就懂看不懂的就等估值追，一直要說服不同面向
的
不累嗎
特粉劍魔：說的好像人駕比自駕會負責，回答我！loo
k at my eyes
話說tsla最新的APP更新好像已經直接加入叫車功能了
但要說競爭者我覺得也不能小看zoox跟waymo啦
那些不懂自駕的，講的好像人駕都沒有天天在爆炸
原來全世界只有tesla做得出L4自駕，那Benz 2022年
通過的L4是啥?
Mercedes-Benz 是傳統車廠中，L3 最早上路的之一，但目前沒有真正商用化的 Level 4 自駕車。他們的策略仍偏向漸進式升級，技術保守，主要基於傳統 ADAS 架構擴充。 現在還在吹 L4 的，其實沒搞清楚「範圍限制」這件事才是重點。 Mercedes-Benz、Baidu、各大車廠早就都有所謂的 L4，像 Benz 在德國機場停車場搞 AV P、在北京搞 L4 測試 但只能在指定區域、特定天候、固定路線上跑，脫離條件就直接退回人類接手或停車。 說白了，這種 L4 就像「預先彩排過的無人機表演」：很好看、很炫技，但沒什麼普及價 值。 L4 的 SAE 定義，本身就是架空的 因為它假設「在一定場域裡可以不用人介入」，那你 場域只要畫小一點、限制多一點、風險少一點，就人人都能說自己是 L4。 這種「定義上達成、實質上受限」的玩法，台灣也會：例如彰濱就早就有所謂全國第一個 可營運的自駕縣市，有觀光小巴在限定區內無人駕駛上路。
https://i.imgur.com/wkc5Wju.jpeg
都是過程啦，一個大家都可以想像的交通革命就快要
來了
benz根本沒有L4 你被騙了 有的話PO出影片來證明
並說出是哪一台型號 在哪個經銷商販售
賓士那種籠子裡的L4就是現行法規最大的諷刺
iphone5出的時候都還一堆人在用掀蓋手機，說什麼沒
實體鍵盤沒辦法打字
benz有L4的話 網路上的車主自駕影片po出來
蠢人就是等著科技降臨就好
我查了新聞 賓士說他們e class系列都具備L4XDDDD
台灣滿街都是E class 系列XDDDDD
所以這不就證明了 L幾就是廠商自己吹的而已
根本沒有一個標準認證
就跟每個補習班老師 都可以吹自己是王牌一樣
特粉劍魔:三星手機爆炸廠商有負責嗎？回答我！
要負責的話 去搭無人計程車 就會是廠商負責了
我是反對私人車由廠商負責
你家那台車 你自己動手腳 造成事故 沒人知道
無人計程車的折舊不用算嗎0.0一年十萬美金收入 不
用扣折舊、保費、事故維修？ 原本這些成本都可以轉
嫁司機 現在都要車廠買單
美國uber司機一年扣除成本 淨賺10萬美金啊
特斯拉無人計程車會有兩種車源
我覺得不會有淨賺不會有十萬美元啦 TSLA很有可能會
1.特斯拉車主 沒開車時 借車給特斯拉去營運
2.特斯拉自己的車隊
用一半以下的價格去搶市 維修已經有機器手臂負責
保險則單純看FSD的能力 只要他能比人安全就不是問題
哈哈 無人計程車收費跟uber一樣的話 為何選無人？
你確定美國uber司機收入沒扣除事故跟折舊嗎
第一點的話 汽車維修折舊都是車主負責 利潤分10%給
人類司機也需要保險也會有事故啊
車主
人類司機是司機負擔啊..不然你以為uber 毛利率哪裡
來的
一台一年能賺三萬美的話 明年的CYBERCAP一年就回本
加州當個警察都有15萬-20萬美金 開個計程車沒10萬
怎麼活
我覺得這樣的獲利就足夠迷人了
加州人均GDP接近盧森堡
最關鍵的問題還是FSD進步的速度夠不夠快
他們真的按照承諾把fsd丟去中國玩我也是蠻意外的
最關鍵的問題是 還有物流產業會被顛覆
就看年底前加州德州無監督版fsd上路會不會跳票
送餐成本大幅下降
送餐我覺得還好啦 SEMI+FSD如果成功那天比較恐怖
紐約從機場搭車到市區600美金
詳細推
特斯拉不用負擔汽車折舊 讓特斯拉車主去負擔
把車借給特斯拉去開計程車 補貼自己的買車費
講那個還有點太早 我覺得初期特斯拉會以自營為主
反正現在車造來得及也不見得都賣得掉
自己經營還賺比較多
至於機場到市區我覺得應該沒那麼貴 也就16-30英哩
要新版Y才行 舊版沒前保桿鏡頭的就不要想了
這篇看下來 感覺未來是比拼對整體路網的智能掌控
這業內人士的專長
舊版Y可以改 就看官方要不要開放車主去加裝而已
這篇看起來真的專業 我好廢QQ
不用跟賠錢咖認真啦 買過兩台電動車而已也沒說是TS
LA搞不好買N7然後嘴特斯拉
覺得自己廢的去用ai生一篇 我會覺得你超專業
特斯拉在美國難道有對手喔 改這些是更進步？
想太多了 連通風椅都不讓你改了 會讓你去加前鏡頭?
就是要逼你買新車阿
3.0能不能換4.0都不肯定
很好啊 那這樣就是有負責
推你夠專業
推
特斯拉自有保險業務，自駕車隊保險可以自行承擔，
我猜後續如果是私家車要跑無人出租車的話，保險費
用應該也會不一樣
這才是股版應該要有的好文推
私家車跑taxi賺的 Tesla 從保險費用跟你分一杯羹
模型評分方式挺合理的，但還是不覺得會開放拔方向
盤，軟體到位了，硬體不管怎樣還是有故障率，人為
介入是買保險
推一個，謝謝分享
看最近FSD上路實測的影片已經挺成熟，幾乎不需要人
為介入，無人計程車應該快實現了
請把這篇轉去car版 那邊一堆智障只會跳針 版主也
很廢
事實是Waymo 全無人計程車在SF 已經是滿街跑的狀態
。比uber 還方便還便宜，又不用小費，唯一的問題是
上下車點做得有夠爛，分不出來是在路的那一邊上車。
推一個專業合理分析，謝謝
推
所以Waymo開始轉虧為盈了嗎 Waymo一台成本多少你知
道嗎
其實不用跟科技盲說這麼多，默默買就好，反正他們賺
錢也不會分你，最好是讓他們當fomo抬轎仔
FSD+semi就比台灣大學長開車還安全了，你要相信AI開
車比較穩還是國中輟學包手老89？連這個都想不通還想
做股票
推優文
推
任何時代都有人反對新科技 客機剛被發明也是如此
保守派對新東西都會採對立態度
直到新東西變得普及 才會轉為接受
接受後 就變成抬轎仔
台積電2014年以前 他們也不敢買啦
要等到新聞開吹成護國神山他們才會進去抬轎
不過特斯拉現在的價位 其實很便宜
就算不把自動駕駛納入估值
光看能源 也能在2030年讓股價翻一倍
能源+賣車 在2030年就會有600的價值
所以特斯拉基本上送分題
專業推
推這一篇 這就是台灣永遠不會進步的最大原因 政府
的監管是玩真的
推
轉去car版會被噴到出汁 一群沒水準的東西只有立場
沒腦袋
哥也看不懂自駕是幹馬的，只知道妮特會漲
懂哥厲害，台灣也有能打的自駕公司嗎
專業推個 情勒仔也需要拿出專業不能販賣恐懼了
認真好文推推
專業！推
解釋清楚推
專業好文
專業給推
12
utonomous-vehicle-regulations/ == 明明就有 The California Department of Motor Vehicles (DMV) today released proposed regu![Re: [新聞] 美擬放寬自駕車監管 特斯拉飆漲快10％](https://www.dmv.ca.gov/portal/uploads/2022/06/DMV_Logo.png "Re: [新聞] 美擬放寬自駕車監管 特斯拉飆漲快10％")
3
這是4/25 DMV公佈在官網原文 我怎麼看都跟這篇新聞寫的無關 DMV預計要開放的是 重量達10001磅以上重型卡車10
最近一堆低能媒體說什麼「川普政府放寬自駕車法規」， 事實根本不是放寬，而是AI 把整套舊時代的法規打爆，監管被逼著重寫一套新的驗證規 則。 先講清楚：SAE 分級早就過時了 所謂的 L0～L5 是美國一個民間組織 SAE（汽車工程師學會）自己訂的參考表格 在2014![Re: [新聞] 美擬放寬自駕車監管 特斯拉飆漲快10％](https://i.imgur.com/uQO7r3Ab.jpeg "Re: [新聞] 美擬放寬自駕車監管 特斯拉飆漲快10％")
14
講這麼多專有名詞 其實就是和我一樣 被特斯拉和馬斯克騙了 不要誤會 阿北我是買過兩台特斯拉才發現X
其實我不懂為什麼要對電動車要求這麼高？ 對人類駕駛考駕照有要求這麼高嗎？ 這感覺像是在刻意刁難電動車了 如果要這樣要求電動車，那人類是否比照辦理？ 所有人駕照重新考，按電動車的要求X
你講的東西前幾年開始炒 FSD 的時候就討論過了。 現在板上應該都還找得到文章。 不但如此，當初也有討論到現在講的保險問題。 由於一套要看情況隨時接管的系統比全程自行管理的系統還不安全， 因此現在交給車廠負責完全合情合理。
34
Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「好了啦 cost down 星人 都 2024 年了還不承認純視覺不足以滿足自駕功能 明明所有的電腦視覺的論文和資料集和 benchmark 無論在 3D Object Detection 或是 Planning 都是融合方案屌打 前者有用 Lidar 和沒用， mAP 差到 30 都是家常便飯![Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「](https://production-media.paperswithcode.com/tasks/Screenshot_2019-12-09_at_14.19.53_wM3oU8i.png "Re: [新聞] 美監管機構調查：特斯拉自駕系統存在「")
29
Re: [新聞] Meta陷入恐慌？內部爆料：在瘋狂分析複製DeepSeek，高目前就在旁邊吃瓜觀望@@ 成本這種本就是用開源後的可以拿已有的模型去當輔助下降成本 最常見作法就是拿gpt-4o當judge或者當數據產生器 去精煉數據集 如果再沒有gpt-4o 情況下 很多高質量資料去產生就花很錢 最經點例子就是LLaVa 一個博士班學生 用gpt-4o 去產生高質量多模態數158k 極小量數據集 用8xA100 1天時間 就幹爆之前所有 多模態大模型 能打贏saleforce的一間大公司堆出來的多模態BLIP-2模型![Re: [新聞] Meta陷入恐慌？內部爆料：在瘋狂分析複製DeepSeek，高](https://i.imgur.com/vA7ifFRb.jpeg "Re: [新聞] Meta陷入恐慌？內部爆料：在瘋狂分析複製DeepSeek，高")
22
Re: [新聞] Waymo CEO 突然離職 外媒：高層不滿表現Waymo CEO departure comes after tenure filled with milestones, hurdles and hype ※ 引述《LimYoHwan (gosu mage)》之銘言： : 連結![Re: [新聞] Waymo CEO 突然離職 外媒：高層不滿表現](https://i.imgur.com/3zrNojLb.jpg "Re: [新聞] Waymo CEO 突然離職 外媒：高層不滿表現")
2
Re: [情報] TSLA FSD 中國落地 目前僅開放HW4.0→ StarburyX: 端到端了 03/01 09:39 → chandler0227: E2E大家都在嘗試，但也並非純依賴E2E作為解決方案 03/01 09:51 → chandler0227: ，光AI黑盒模型具備不可解釋性的特性，用在車輛&醫 03/01 09:51 → chandler0227: 療這類高度風險、跟安全直接相關的項目，在沒有一 03/01 09:51 → chandler0227: 定的規範限制下絕對不可行，監理機關也不會隨意放 03/01 09:52![Re: [情報] TSLA FSD 中國落地 目前僅開放HW4.0](https://i.imgur.com/HYu40Ztb.jpg "Re: [情報] TSLA FSD 中國落地 目前僅開放HW4.0")
6
Re: [情報] Cruise L4自駕配備人類駕駛[自駕] 1. 兩套以上獨立的自駕系統(備援、冗餘) 2. 承1，兩套系統可以互相檢視比對，一旦發生失效，系統會自行偵測到失效 3. 失效後在人不介入(接管)的條件下仍能保持安全 4. 重新恢復運作需要靠人接管![Re: [情報] Cruise L4自駕配備人類駕駛](https://i.imgur.com/H4ChvKfb.jpeg "Re: [情報] Cruise L4自駕配備人類駕駛")
[分享] 科學家簽署聯名信，反對加州AI限制法案李飛飛親自撰文，數十名科學家簽署聯名信，反對加州AI限制法案 機器之心 AI真的已經危險到要如此監管的地步了嗎？ 在創新的熱土矽谷， 李飛飛 、 吳恩達 等AI 科學家正在與監管部門展開一場關於安全![[分享] 科學家簽署聯名信，反對加州AI限制法案](https://d1lamhf6l6yk6d.cloudfront.net/uploads/2024/06/SB-1047-Yoast-FB.png "[分享] 科學家簽署聯名信，反對加州AI限制法案")
Re: [標的] NVDA 長期無腦多不知道為捨抹會講到邊緣運算啦QQ 不過老黃這波佈局就是替兩三年後落地場景客製化晶片 一般落地場景Inference(AI推理)的工程順序如下 拿一個PreTrain萬用大模型 用特殊資料FineTune 然後Deploy (Inference) 以LLaMA 7B模型為例 假設我今天要做一個醫療問診小幫手的AI 當我用一堆醫療資料 FineTune這個LLaMA 65B模型後達到我需求 (到此為此都會在Cuda生態圈做)![Re: [標的] NVDA 長期無腦多](https://www.aili.com.tw/upload/20210208124102sun6r1.jpg "Re: [標的] NVDA 長期無腦多")
![[心得] 紅K劃破 深藏漲跌的秘密](https://i.imgur.com/0ttPr1Sb.jpeg "[心得] 紅K劃破 深藏漲跌的秘密")