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复旦大学贾晓松:训练方法对自动驾驶的限制可能大于模型架构

1篇报道 1个报道来源 4 小时前更新

先了解这件事

AI 综述

复旦大学贾晓松在接受雷锋网采访时表示,至少在一些学术基准测试中,训练方法如今对端到端自动驾驶的制约可能大于模型架构。他主张先进行模仿学习,再进行强化学习,并认为模型的训练方式可能比其感知或认知能力构成更大的瓶颈。 贾晓松表示,评判世界模型应看它们在训练、评估和决策中的实用性。他还认为,机器人领域也出现了类似挑战,因为复杂的接触物理使仿真更加困难。

AI 根据报道生成 · 2 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

10月19日
  1. 复旦大学贾晓松认为,瓶颈在于训练,而非 VLA 或 WAM 架构

    在接受雷锋网采访时,复旦大学的贾晓松表示,在某些学术基准测试中,训练方法对自动驾驶的限制可能大于模型架构。结合自己的研究,他主张先进行模仿学习,再进行强化学习,并根据世界模型对训练、评估和决策的实用性来评价它们。他认为,机器人领域也正面临类似挑战,因为复杂的接触物理使仿真更加困难。

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