特斯拉 HW3 車輛使用較小的 FSD 模型!網友實測:還是沒有 HW4 那麼平順
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特斯拉 HW3 車輛使用較小的 FSD 模型!網友實測:還是沒有 HW4 那麼平順

特斯拉 Autopilot 軟體總監 Ashok Elluswamy 最近分享了有關 FSD V12.5 在 AI3(HW3)車輛上推出的見解。根據 Elluswamy 的說法,特斯拉成功使用較小的模型,在 HW3 上實現了與 AI4(HW4)車輛運行 FSD V12.5 相似的性能。

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本週,特斯拉已透過 2024.26.20 軟體更新,向 AI3 車輛推送 FSD (Supervised) V12.5.1.5 版本,此次更新帶來了幾項顯著改進,例如:

  1. 交通燈反應時間:車輛在綠燈時的反應速度顯著提高,不再猶豫。
  2. 減速帶處理:車輛現在會適當減速,而不是快速駛過減速帶。
  3. 行人檢測:車輛能夠在黑暗中檢測到行人並減速,顯示出更高的安全性。

不過,目前仍有一些小問題需要解決,例如在無保護左轉時方向盤的抖動,以及車輛在某些情況下以低於限速 10% 的速度行駛。

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Ashok Elluswamy 表示,由於 AI3 的硬體性能不如 AI4,因此特斯拉使用了一個較小的模型來運行 FSD V12.5。雖然參數數量有所減少,但該模型仍能提供接近 AI4 車輛上的性能。

儘管 HW3 使用的是較小的模型,特斯拉已成功最佳化這些模型,使其在 AI3 上的性能接近 AI4,這代表搭載 AI3 的車輛仍可正常使用最新的 FSD 功能,而無需升級硬體。

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由於 HW4 硬體原生支援一些 AI3 不具備的操作,為了在 AI3 上模擬這些操作,特斯拉必須在編譯器中實作一些內核(kernels)。這些內核模擬了 AI4 硬體上原生支持的操作,使得 AI3 能夠運行與 AI4 相同的 FSD V12.5 模型。

特斯拉團隊也在努力進行這些操作的實作與驗證,並透過結合其他模型壓縮技術,預計未來能在兩個硬體平台上運行相同的 12.5 模型。即便如此,Ashok Elluswamy 也解釋,模型參數數量只是效能提升的眾多因素之一,資料集分佈、資料集品質、模型架構、訓練計算等都對最終效能有著巨大影響。

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知名特斯拉網紅 Zack(@BLKMDL3)在他的 AI3 車輛於半夜收到更新後,立即出門測試。他表示,最新版本的 FSD 在高速公路上的表現非常出色,併道順暢、加速平穩,整體駕駛感非常自信,轉彎時的操作也相當流暢,明顯優於 12.4.3 版本。

此外,在市區街道駕駛中,FSD 面對行人、交通和施工區時的表現也令人滿意,併道和加速處理得很好。不過,Zack 也提到操作仍不如 AI4 那麼平順,他不確定這是否由於天黑、這個版本的特定問題,或是 AI4 的硬體優勢更大。他計劃再多次駕駛,並與 AI4 進行更深入的對比。不過還是很高興現在 FSD 可以在 AI3 車輛上運行了。

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圖片來源:ΛI DRIVR

事實上,OpenAI 也使用較小的模型來應對不同需求和資源限制。例如,OpenAI 推出了像 GPT-4o mini 這樣的較小模型版本。這些較小模型在參數數量上有所減少,但透過最佳化和壓縮技術,仍能提供接近大型模型的性能。

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然而,儘管較小模型的性能接近完整版模型,但在某些方面仍會有差異。較小模型可能在處理非常複雜的任務或需要高度精確的情況下,表現不如完整版模型。此外,完整版模型通常擁有更好的泛化能力,能夠更有效地處理多樣化和未見過的數據。

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