※ 引述《cosmite (焼き団子)》之铭言：
: 特斯拉的自驾里面不知道有没有生成式AI在运作
: 如果用生成式AI训练自动驾驶模型
: 也就是AI开车
: 这个听起来完全可行吧
: 在台湾可能也可行 因为再可怕、拥挤的驾驶经验
: 也可以透过模型训练升级AI智慧
: AI开车吗 是未来趋势？
: 有卦吗
阿肥外商码农阿肥啦！
先说，自动辅助驾驶一直都是趋势，不过当前即使最强的模型依然是辅助功能，不管是生
成式或是检测模型都只能做到辅助。
然后不管是生成式模型或是判别模型都是一样的，就是在预测某个出现的机率，像是检测
模型的生成框他其实也是等效auto regressive(自回归)的，当前很多检测模型也会采用
变形金刚、自监督跟LLM，能做到zero shot(仅需要prompt tune)的也是一堆，但终究还
是辅助。不过开放环境机器人领域今年也是也是成果很多，所以明年也许可以看到这类模
型开花结果。
最后，其实当前模型在做特征预测跟大脑都是有相似之处的，像是最新的一些脑科学研究
就发现人类的大脑新皮质是有一个物件跟物件的参照框架去建构世界模型，而新皮质柱其
实这几年学界也慢慢发现其实构造可能都是一样的差异只在于输入，不太像以往教科书所
写的前额叶区块功能是有差异的，他们可能都是同一种神经元细胞。这也跟为什么变形金
刚的模型那么成功有关，过往的AI模型都太强调显式假设建模，而现今更多的学界共识是
隐式建模，不需要额外统计假设。
不过其实还是有很多值得探讨的，像是大脑的内部可能存在一种通用高效学习算法也存在
不同世界模型的自适应学习率差异，这些都值得研究，若是这些问题未来都能解决，那离
真正的AGI就不远了，到时候就不是辅助驾驶，而是真正的自动驾驶。
以上