长龙7703卡飞翼头部设计引争议:修脸与渗线到底有没有必要?

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02-01 17:15

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6. 这篇稿子里面有几个信息大家可以再瞄一眼~网页链接问题3:VLA在双Orin平台能部署到什么情况?Thor平台上能做到10Hz的推理帧率,在双Orin平台上能做到多少?郎咸朋:VLA模型研发之初就决定支持每个平台,且无差别支持,重点关注模型部署帧率和差异,两个平台同步推进。功能和模型表现上,双Orin平台与Thor平台同步且无差别,请AD Max车主放心。目前内部在优化模型,每天迭代,最终交付时帧率会优于现在。总结⭐,OrinX Thor 拉齐帧率 体验不存在可感知差异~问题5:VLA里的L(语言)对行车的体验是锦上添花还是雪中送炭?用新的方式或新的架构带来的收益或提升会是怎样的?这个变化会很明显吗?郎咸朋:语言理解能力是必要的(除非依赖先验地图等其他信息)。若未来实现L4或纯无人(如MEGA Home),无语言能力无法操作车辆。更本质的是,有了L之后,CoT(思维链)能力增强,能提升模型对复杂或未知场景的处理能力。有无L是模型是否具备深度思考能力的关键,并非锦上添花或雪中送炭,而是核心能力的提升,变化会很明显。总结⭐,再次验证 VLA 是以大语言模型为主干网络做的行车智能体~问题7:问题一:请详细介绍一下3.2B的MoE车端模型的升级周期。问题二:业界对于扩散模型的出轨迹的时延问题一直比较难解,理想在做VLA时为何可以通过几步较快去噪并实现一个比较稳定收敛的轨迹?- 詹锟: 3.2B的MoE车端模型升级周期分两种:重新训练预训练(改变基座)以月为单位更新,与基座模型团队合作,每月更新并提升空间理解、语言理解、文字识别等能力;后训练更新取决于问题,引入数据或新增prompt即可解决,与大模型迭代思路一致。 - 扩散模型能快速去噪是因为采用新方法(如DPIM、flow matching流匹配),可大幅减少迭代步骤。目前用流匹配2-3步即可出轨迹,且多轨迹并行生成,芯片算力足够,时延低(约15毫秒)。总结⭐:以月为单位更新车端模型;月内在车端模型上通过后训练等方式提升场景拓展和能力提升。回答了从3.2B的MoE车端模型输出决策到轨迹输出的延迟,15毫秒。不是全局15毫秒,全局大概是10Hz#微博新知##理想MindVLA让每个人都有专职司机##懒博小课堂#理想汽车 #理想i8#

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10. 真不是我自吹啊,关于一些名词和概念,看我比看那些本质上只会念稿的博主有用多了。。。我之前就一直在说,没必要去纠结什么是“VLA模型”,到底“先不先进”,你还不如理解成“VLA能力”,也就是模型有识别语言的能力,但并不一定要用语言大模型为基座或者中间层。这个“L”本质上无非就是增加了语言这个模态,本身大家的模型都是多模态的,支持视觉、雷达、导航等等信息输入,增加语言一个模态当然也没问题。“VLA能力”比如识别限时公交车道,收费站,各种标牌等等,实际上大家都会做,谁的方案最好?那当然还是看最终落地的效果,就这么简单~

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