…… 直播结束后，特斯拉AI基础设施主管Tim Zaman进一步透露，即将上线的算力集群拥有200PB的热缓存，比训练大模型的系统多几个数量级。 也是一个让很多从业者觉得不可思议的地方，比如GitHub前CEO。 Tim Zaman表示尝试了很多云计算供应商，但没有一个足够好，聘请了存储系统架构师来开发AI专用的分布式文件系统。 最后，回到此次直播测试。 不少网友不吝惜自己的赞美之词，并希望能够早日试驾一把。 还有网友调侃： 看起来FSD已经准备好迎接挑战了，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，这把直播除了秀特斯拉新版FSD，也是𝕏直播功能的一场压力测试。 至于最终也没打上的“马扎大战”，似乎已经不那么重要了。 马斯克给自己打的圆场是“小扎在这片地区有8000多房产，要是真找到他了我就去挑战”。
险情结束，老马也直言： 后面剩余的25分钟路程都顺利结束，直播还展示了FSD的靠边停车功能等等。
be like this （手动狗头）：
拭目以待吧。
老马这个训练的错误率挺高的，40分钟路就出现一次重大错误需要人干预，如果是全天开6小时你敢睡觉吗？肯定出车祸啊。
AlphaGo是用人类学到的围棋方式跟诀窍去教NN下棋。就是赢了柯洁跟李世乭的那个。
Deepmind后来另外写了一个。完全没有用人类下棋的方式做指示。纯粹跟NN说围棋的规则，让他自己跟自己下棋去学习。然后AlphaGO跟Zero下了100场。战绩是100-0. AlphaGO一场也没赢。柯洁在知道了这消息后也感叹的说了一声，在围棋的世界里，人类的认知是多馀的。
特斯拉在V12之前，一直是instruction+NN. 一直试著在给NN更多的指令让他去了解"人类"在遇到哪种路况时会如何处理。
后来发现这不是解决问题的终极办法。因为总是有无法预料的edge case。最后乾脆纯NN。让NN知道开车的规则。然后给他一堆data。让他自己去学习怎么开车。
这能达成的是真正的人工智能。Musk在里面有说，你可以跟车子说我要到前面的那座山上。然后就算完全没有地图资料的情况下，FSD可以自己摸索。慢慢的最后把你送到终点。 这是很惊人的。尤其是特斯拉已经说过他家的机器人是要用跟FSD同样的系统。假如把这个概念带到机器人上，这机器人是真的可以在各种情况下做事。因为他不是依靠著任何工程师给他pre-set的instruction. 然后任何不在preset里面的情况，电脑就不知道要做什么。 而是他只要有如何了解区域的概念，就能自己去学习一个房子里外的layout，或者是任何他所在的地点而去达成他该做的事情。
这就像以前探索美洲的探险者。他们完全不知道往西走有什么，也没有地图跟他们说西边是长的什么样子的，但他们就是走。人工智能可以做到这一点的话，真的很惊人。
不值得那么多钱。我就每次上了高速开AP,也能起到一定的降低人的劳累风险的作用。而AP是不要钱的。FSD只有真正能让人坐在车上睡觉时才值得那么多钱。