2024年未来自動車パイオニアカンファレンス丨顧威豪:AI大型モデルが自動運転実現への唯一の道
6月1日、Hao Mo Zhixing CEOのGu Weihao氏は2024年(第2回)Future Automobile Pioneers Conferenceに招待され、「自動運転3.0時代、大型モデルがインテリジェント自動車ルートを再形成する」という基調講演を行った。 Gu Weihao氏は、「AI大型モデルは自動運転を真に実現する唯一の方法であり、将来的にはエンドツーエンドが非常に重要な技術的方向性となるだろう。エンドツーエンドはモデルエンドの最適化だけではない」と述べた。ただし、データとコンピューティング能力の供給も必要です。Haomo DriveGPT は 2022 年からエンドツーエンドのソリューションを模索しており、一度適用されれば、非常に素晴らしい結果がもたらされるでしょう。」 2024年未来自動車パイオニアカンファレンス)
「未来への闘争」をテーマとする第2回未来自動車パイオニアカンファレンスが、6月1日から6月2日まで深セン国際会議展示センター(宝安)で開催されます。 Li Bin氏、NIO創設者、会長兼最高経営責任者(CEO)、Ou Lipu氏、メルセデス・ベンツ(中国)投資有限公司上級執行副社長、メルセデス・ベンツ中国研究開発および調達責任者、エグゼクティブ・ディレクター、Xpeng Motors創設者、雷軍会長、ファーウェイ常務取締役兼ターミナルBG会長の宇成東氏、その他の重要なゲストが集まり、業界専門家の知恵と業界リーダーの実践経験を集め、業界のコンセンサスを構築し、革新的な開発パスを模索し、高品質の製品の準備を整えました。業界の団結力の発展。国産の大型モデルが続々と登場し、自動車革命の後半ではインテリジェントな運転が主役になりつつあります。 Haimo は、大型モデル、大規模なコンピューティング能力、ビッグデータに代表される自動運転 3.0 時代の展開を主導し、大型モデルを使用して自動車のインテリジェント技術路線を再構築することに努めています。
Gu Weihao 氏は、大規模なモデル、エンドツーエンドのアプリケーション、データと供給要件の低下、データ生成によってもたらされるシミュレーション技術の進歩により、製品技術の反復が加速されるだろうと述べました。
技術革新が間違いなく中心的な推進力です。」 。 2022 年から、私たちはエンドツーエンドのソリューションの探索を開始し、間違いなく自動運転技術の探索という独自の道を歩み始めます。顧威豪氏はその場で疑いの余地のない研究開発プロセスについて語った。
DriveGPT 大型モデルは、3.0 時代の技術フレームワーク要件に従ってアップグレードされています。一般的な認識能力の向上に関して、DriveGPT は、テキスト、画像、ビデオのマルチモーダル情報を統合するマルチモーダル大規模モデルを導入し、NeRF テクノロジーである DriveGPT を統合することで、すべてのものを同時に認識する能力を獲得しました。より強力な 4D 空間の再構築を実現し、一般的な認知能力の向上という点で、3 次元空間と時系列の包括的なモデリング機能を獲得します。DriveGPT は、大規模な言語モデルを使用して世界の知識を運転戦略に導入し、より適切な運転意思決定を最適化します。
Gu Weihao 氏は次のように述べています。「エンドツーエンドの大規模モデルの開発と実装により、都市部の NOA をより良くする自信が得られます。私たちは業界の同僚と協力し、最先端のテクノロジーを使用したいと考えています」中国と世界の自動車産業の発展と成長を支援し、共に自動車技術の新たな高みに到達するための製品を提供します。」
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もうすぐ学校が始まり、新学期を迎える生徒だけでなく、大型AIモデルも気を付けなければなりません。少し前、レディットはクロードが怠け者になったと不満を漏らすネチズンでいっぱいだった。 「レベルが大幅に低下し、頻繁に停止し、出力も非常に短くなりました。リリースの最初の週は、4 ページの文書全体を一度に翻訳できましたが、今では 0.5 ページの出力さえできません」 !」 https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1by8rw8/something_just_feels_wrong_with_claude_in_the/ というタイトルの投稿で、「クロードには完全に失望しました」という内容でいっぱいだった。

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ビジョンとロボット学習の緊密な統合。最近話題の1X人型ロボットNEOと合わせて、2つのロボットハンドがスムーズに連携して服をたたむ、お茶を入れる、靴を詰めるといった動作をしていると、いよいよロボットの時代が到来するのではないかと感じられるかもしれません。実際、これらの滑らかな動きは、高度なロボット技術 + 精緻なフレーム設計 + マルチモーダル大型モデルの成果です。有用なロボットは多くの場合、環境との複雑かつ絶妙な相互作用を必要とし、環境は空間領域および時間領域の制約として表現できることがわかっています。たとえば、ロボットにお茶を注いでもらいたい場合、ロボットはまずティーポットのハンドルを掴んで、お茶をこぼさないように垂直に保ち、次にポットの口がカップの口と揃うまでスムーズに動かす必要があります。 、そしてティーポットを一定の角度に傾けます。これ

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