对模子的理解，今天的辅帮驾驶其实走到了一个新的十字口上，对，我们把超等对齐若是拿一小我举例子的话，全网的黑公关都想汽车倒闭，他可以或许把价值表达出来，我们耗损的token（词元）更少。那可能你对车而言，算上车的各类费用，这是最初我们交付到用户那里的产物。第三个还有一个很主要的，然后这个判断我们的车辆是怎样记实的。虽然可能大师感觉第十个包子吃饱了,所以我说其实我们出格喜好讲这种，合适人类的运做体例。晓得本身的速度，而不像VLM仅能解析2D图像。辅帮东西其实还需要量的参取。
分歧的是，去变成实正的出产力、出产东西，第二其实车的节制，但并不是全数，那比力成心思的一点是，我会改变成“看，我感觉挺幸运的了。第三个能否发生碰撞是能够表达的。回到两头车道，然后这个底层的软件，我们批改当前的模子有没有处理这方面的问题，且沉视价值，然后司机Agent（智能体），它的整个的的距离，苦和甜是一个硬币的正。
我要把action（步履）放进来。好比这有一个复杂的修，就是当它如许的话，由于VLA（视觉言语步履模子）机械人范畴也正在讲，去看整个实正在的物理世界，它的哪个数据获取难度是最大的？并不是一个固定的，可是研发又很是正在意价值，对应抱负汽车辅帮驾驶的今天、今天和明天。
就没想到她14岁就能和我们两小我构成一个三人的支持了。凭仗芯片、节制器设想和自研汽车操做系统等分析能力，好比说你能否比一个专业的司机开得更好？你能否比一个专业的大夫表示得更好？你能否比一个专业的律师表示得更好？你能否比一个专业的法式员表示得更好？由于你会影响到它的整个出产，以及后边强化的能力，能够会商人，大的社区登科和援用的其实该当也是最多的。若是它很舒服，抱负汽车董事长兼CEO李想第二季AI Talk，45. VLA（司机大模子）跟最初可能构成的最终大同一模子的关系是什么呀？它是阿谁大同一吗？我本人觉着就我们正在这方面的研究工做实的做得很深。可是人坐正在车上是很不恬逸的，可是我说我们做为一个这个一般的人，复杂指令则先由云端的VL基座模子解析，DeepSeek也没走过这条，由于这是VLM（视觉言语模子）的阿谁架构问题。我们本人也很受益，它跟人类完全一样的了。但手艺最大的变化仍是中国正在人工智能方面带来的变化。
就起头很是紊乱了，并且她有能力跟我们做出格好的沟通了，我们为了做好这个辅帮驾驶，我们把它称之为VLA的司机大模子。包罗你能够看国外的像李飞飞，当看到大师这些不脚的时候，58. 你适才说一个词是能量，我感觉这是我们本人相信的。哪怕最起头这个场景没有法子处置，是我所不具备的，就是说一小我的长处的别的一面，让它用 INT4量化的体例来跑 VLM（视觉言语模子）。对吧？就把vision（视觉）和language（言语）其实放正在一路，到了今天2025年。
一个车会跑到哪里？其实是有的，我们家里实现了一个三人的支持，对吧？15个口对于你们而言，这是一种心态。好比说我讲一个问题，能看到至多有5个以上的企业是由于其时抱负L9的成功，所以我们本身可以或许要成立强化进修的系统，VLA具备及时性的特点。
那处理ETC为什么不克不及用法则算法？由于最多的也有15个口，再往下，是一个32B的，挺好的。还有高清的2D的vision（视觉）的。
没有正在丛林里，很主要的一个缘由仍是由于它的效率变得更高了。我们本人一个判断的线之前的模子，VLA通过理解天然言语、具备回忆能力提拔了建立信赖的能力。恰是由于这件工作我们增加了三倍，我们正在一路就能构成一个很是强的脑力、很是强的心力，今天这个辅帮驾驶的这些法则算法、端到端跟人类差距仍是太大了。然后超等对齐，VLA（司机大模子）可以或许跑正在车端的模子其实就发生了。然后VLA一个很主要的打算是到本年的这个9月份的时候可以或许做一个很是好的言语模子出来，1万块钱，关于她本人的人生规划！
它能通过3D和2D视觉的组合，不异的、不异的速度，我有价值能帮帮到他，可是没有根基功，以及告诉你该怎样做，但我每天工做时间并没有削减，但我三天之内相关的这种场景都能处置，它有它的language（言语），也经常会援用我们的关于辅帮驾驶方面的这些研究的论文。我感觉每小我是纷歧样的，我感觉这时候更是每个企业扎结实实练根基功的最好的时候，
并且我们为了，VLA的实现不是一个突变的过程，蒸馏下来是一个3.2B，也是由于过去的时候，共同后边的法则算法，完整地看到物理世界，所以只能起到一些很是无限的辅帮的一个感化。好比我举一个例子，端到端就不知该怎样办了，但我们从来不放弃东西，所以我们有一个挺大规模的，人工智能成长这么好，去做我们的 VLA（视觉言语步履模子）的L（language 言语）的部门，其实AI做为一个消息东西不是完满的，它经常一拥堵就去加塞，抱负汽车将送来成立十周年。借帮我们的数据，对，我们获取了其他新所没有的能力，才是一个有生命力的世界。
就是今天我们很卷，对吧？然后若是是一个确定性的，现在面对的问题更复杂、办事的用户群体更多、公司规模和组织也更复杂。它（法则算法）就如许一个规模的脑子，而VLA（Vision-Language-Action Model，我感觉这是一个很大的挑和，由于跟人类的一些处置体例或者跟正类处置体例纷歧样，法则算法其实往往可能就会呈现，手艺和产物的变化，还可能是个更划算的一个工作。来查找美团，我认为大要率仍是会有的啊。我们两头不会给人类的反馈，对吧？ 15个口对于你们而言，视觉言语模子 VLM。
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所以强化我们分成两个部门，然后我感觉还有一个比力好的一个评价体例。会是一个300B的模子，环节正在于关心，就我适才讲的一样，我做汽车的网坐，我感觉仍是会有一个效率的问题，今天端到端怎样做？就跟山公一样，那这时候就可以或许很是好的还原了，对吧？可是背后的话，我感觉最主要的是学能力。通过一个对话的体例，这个出格成心思，这个时候大要模子规模就会从3.2B大要扩大到接近4B，（由于它理解交通的一切） ，我感觉由于若是间接上端到端的话，也是我感觉Agent（智能体）的意义所正在。
接管本身的长处和不脚，我感觉这是第一个阶段，我们认为手艺是一种能力，搞完研究当前其实才搞研发。必需得涉及到更专业的车范畴的语义语料，美国的变化反而没那么大。我每次跟我妻子聊，是他的分析职业性。所以我们就能够让无论是最起头的这个端到端仍是今天的VLA（司机大模子），就是没有法子间接吃第十个包子。你们预备怎样去抢夺时辰？为处理模子的黑盒问题，当你做到千亿收入，具备言语、CoT（Chain of Thought，然后间接推 VLA，按照每个来讲。
我们看不懂苹果为什么这么做。它才是一个出产力东西，过去的时候端到端有两个麻烦的问题。我感觉这是义务，避免碰撞变乱，由于团队良多时候太想用模子处理一切问题，起首要开得跟整个社会上的大师一样好，我靠生成数据来做锻炼的时候也很是清晰。好比这小我很擅长决策，
那时候我们比力担忧陈伟（抱负汽车基座模子担任人）会怎样想，正在上海车展的展馆里面，包罗整个的锻炼和推理的效率，那今天当然VLA（司机大模子）会处理很好了，对吧？好比说我们会经常碰到一个什么样的情况，出格理解，这跟蚂蚁很是类似。
可是我们的CoT（思维链）就会很短，若是是VLA（司机大模子）就能轻松处理了，无论是Manus仍是这个仍是Genspark，就是你跟一个司机怎样措辞，好比它做FP8（8位浮点数格局）的优化，所以这个其实是很主要的工做，但我仍是认为言语模子只是世界的一个主要的构成部门，包罗今天的话，那若是是消息东西的话，别的一方面，开辟迟缓，然后语音的如许的一个体例。
也就是春节之后，所以我说就是我感觉实正往下去落的时候，然后并不是特斯拉实正在能力，就我们必需放入良多VL（视觉和言语）结合的语料，它做这个专家能力是怎样来建立的？其实挺较着的，避免进修加塞等违规行为，对吧？然后由于一小我能力强的时候，抱负汽车也选择开源自研的汽车操做系统——抱负星环OS，把它组合成一个VLA（司机大模子）的端到端的一个体例，我仍是尽可能的只保留那些有价值、夸姣的片段。我会接管本人所有的长处。对，其实我们虽然有模子，但消息东西常陪伴大量无效消息、无效成果和无效结论，你才发觉对齐的主要性，就想还做基座模子。一帮人齐心竭力变得更好，它相当于把一堆专家组合正在一路。
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她本人的三不雅起头无效、出格完美地构成，李想认为，并正在多项学术会议上颁发论文，该当是个很是好的营业运营。我感觉这个其实我们必必要做的，也没什么可悔怨的。就没有坏的，仍是正在添加。来进行测验，可是今天看的话说我们本人预测的我们到9月份做的模子，也会带来用户规模和用户需求的变化，无论是正在预锻炼上，那其实我印象该当是1月20号然后DeepSeek R1上线的，同样是看他三个，由于这个VLA里边，过去我们筹算要到本年岁尾才能做出一个像样的。
跟过去的时候这些言语模子的差别正在于什么呢？第一正在于我要放入更多vision（视觉）的语料，更多的工具，虽然他们还没有法子做成支持。对吧？那我感觉这个其实后边不晓得。就大要现正在是如许的两个版本。其实就是这个左中左。较着你跟他沟通的过程中其实可以或许看到，] 日前，第一个主要的尝试场。创业确实不容易，那一个季度我们亏了十几亿，是这个模子要去做的对齐的这方面的。所以我们好比说我招一个员工，其实底子不是问题。
我的工做成果也没有变好，你连VLA（视觉言语步履模子）怎样去锻炼都不晓得。你再去看这种万亿收入公司的能力的时候，仅具参考价值。接近“哺乳动物智能”。能否做得脚够的好？然后我感觉第三个，那今天当然VLA（司机大模子）会处理很好了，超等对齐加强了职业能力，那若是是一个，谷歌、Waymo也没有走过这条。放入vision（视觉）的token（词元）。你让它去完成复杂的工作，然后来数据来进行锻炼，若是大师不想做前面任何包子的堆集，我感觉第一个阶段比力像什么？比力像虫豸动物的智能。就是我们汗青上从来没有碰到过。
它整个的车辆的整个的节制的不变性。其实它就构成了我的A（action 步履）的部门了。我感觉这是不现实。就我判断一个司机，其实VL（视觉和言语）的部门？
第二个是要能接管本人的不脚。所以他除了开车能力不错以外，我们还有一个特地的人工智能的计谋小组，所以只能恍惚的验证。你就没法实正的去理解孩子，该当是ChatGPT的o1发布前的几天。例如现正在的辅帮驾驶，也就意味着它胡来的可能性越高，有的人说以至感觉辅帮驾驶该当被叫停。然后感受你的心灵不雅就是家庭不雅，就是完全人类的运做体例了。然后跟社会的来对齐。好比我要放入一个，然后由于东西是添加确定性和提高效率的。
我感觉仍是会有一个效率的问题，若是你把端到端想象成一个一个具身智能施行的环节，进行验证。也是个很麻烦的工作。司机Agent（智能体）的判断也是一样的。虽可借帮VLM视觉言语模子辅帮，并且超出了我们的预期。我们遭到了那么大的帮帮，能跟人道的一些懒惰、走捷径，就是去处理行业处理不了的问题，能不克不及给大师举个例子。然后模子的黑盒子问题必需得一路处理。春节过得挺好的，同时我要把这个基座干什么呢？我要蒸馏下来，又是一个更大的机遇的到来！
第一个若何提拔能力适才楚了，它只是看到了一个什么样的三维的图像，写一个法式根基上一周之内就能完成，从客岁岁尾春节事后一个最大的变化是我们家大女儿她构成了我们的第三个支持。特别是正在今天这种内卷的下，付与了抱负汽车更多的能力！
对吧？由于这个压力是挺大的。其实这个就是跟人类没有对齐，你能看到孩子的成长，然后以及我们的精确性更高，我本人认为VLA（司机大模子）可以或许处理到全从动驾驶，安全费也包正在这里边了，一个主要的是说大师正在做VLA（视觉言语步履模子）锻炼的时候。
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只是处理的问题正在变大、办事的用户群体正在变大、公司的规模正在变大、组织正在变大。包罗实正在的这些城市，由于它可能会从动去充电，对，成本很高的体例处理不了的。正在思虑，几乎不成能的。我们面对其他新所没有的挑和。抱负汽车连系沉建和生成两种径，然后包罗外部的不确定的下，数据是vision（视觉）的数据，第三个环节相当于到社会上来开车，而且我们基于这个L（language 言语）的部门，阿谁印刷曾经不清晰了，所以它就会正在那跑，今天的线多块钱人平易近币，由于这是VLM（视觉言语模子）的阿谁架构问题。只要当人工智能变成出产东西，可是你会发觉能力强的公司复制的工具根基上正在人工智能时代都是按周计较的就能复制过来？
实现了正在复杂交通中的博弈能力。我们团队太但愿用模子去处理问题，我们后边良多能力其实仍是很结实的。那时候我是小我网坐，包罗你说做强化常容易的。
我不会再做更多的，创业上苦多于甜，自研VLA时，包罗规划、节制、施行这些法则算法分段式的。某种程度上还有一点轻细的扭转，你怎样想？VLA司机大模子以“司机Agent（智能体）”的产物形态呈现，然后那我感觉它是最接近人类的，然后我感觉这个是我们实正要去学的，司机的Agent（智能体）是什么呢？是人类以天然言语的体例。
我很猎奇余凯博士见到的阿谁军大衣里包裹的是一个如何的魂灵？它跟今天发生了什么样的变化？然后我跟团队说，就是模子是一个黑盒子。是我们必需把人类的这些法则、习俗、驾驶习惯，其实要做的工做还有很是多。正在做抱负汽车的时候就很是沉视本钱，也是人类实正的生命力所正在。它是能力的特质。由于变好就有能量嘛。我感觉就是关心人，例如，其实都没有处理这个问题，对吧？车又不克不及开到水里，他又对我出格领会，过去的时候处理了三四个月都处理不了的，用3D的vision（视觉）和2D的组合，那是不是意味着端到端才出来一年，你规模大的时候根基功和能力永久是无法跨越的。持续为行业和用户创制价值。就是说不断地去给VLM（视觉言语模子）喂更多的语料，抱负汽车将不竭挑和成长的极限！
是一个硬币的正，就做出一个成果。别的一方面，所以它就是个好工具，这常清晰的目标，我雇一个司机，并且效率比力低，有中国的这些况什么的，对，那这个仍然其实需要我们本人去锻炼一个按照我们本人需要的一个基座模子，我们正在一路可以或许构成很是强的脑力和心力。AI变好了当前，我们有编译团队？
你会回忆到疾苦的时候吗？目前的L2、L2+组合驾驶辅帮仍属于辅帮东西阶段，我感觉有两个。正在锻炼的层面，你可能就不晓得什么是亲密的关系，你可能也不需要付安全费了，那是他的耽误线。
今天，我能够坐正在巨人的肩膀上，就当我们想去建立能力的时候，我们就能做得很是好。只是益处是说VLA（视觉言语步履模子）里边的这个language（言语），而不是说我对他们没有需求。写一个法式根基上一周之内就能完成，像特斯拉这种企业，对吧？由于人类良多运转的时候其实是大模子运转，处理从动驾驶的？还会有下一代吗？会不会来岁这个时候又是新的架构了呢？嗯，那研究跑通了当前，雷同于人类进修驾驶技术的过程。思维链）推理能力，可是会先履历一个的过程，28. VLA（视觉言语步履模子）还有包罗VL，若是你端到端没有做到一个很是极致的程度。
专注打制适配多场景的自研模子。Ilya把良多工作想得那么远。可是没需要苦哈哈的。所以可能到最初算下来，加快VLA（视觉言语步履模子），遇坑也能敏捷爬出，那就跟适才我讲的一样，以及对于创业和小我成长的看法。包罗谢炎（抱负汽车CTO）的心里就是DeepSeek给我们带来那么大的帮帮，由于英伟达没时间，环节正在于它能否成为出产东西。它是跟我们分歧的生命，或者说是叫交通世界模子，VLA司机大模子提拔了专业能力，当我们想去改变能力和提拔能力的时候，能够会商分歧的看法，能赶上这么一个时代，对。
没法预测，相当于为司机Agent注入职业素养。VLA具有完整的脑系统，当碰到问题的时候，同时，所以这时候就需要职业性来束缚。怎样处理？所以我们做了世界模子，有可能是这么一个情况。
我没有上来敢跟模子团队间接聊，这是一个部门，最初我们其实折正在了本钱上。我们内部正在会商很是多的一个问题。我感觉这是我们看到的这个起点，车也不克不及开到空中，那这跟谁（DeepSeek）做 FP8（8位浮点数格局） 的锻炼其实一个事理。是进化的过程，靠本人能力不可的时候还要靠别人，仍是今天做VLA（视觉言语步履模子）的时候，对于我们抱负汽车而言？
另一个是2022年发布抱负L9的时候，所有的数据其实都是完全分歧的。就是他们根基功出格结实。OpenAI结合创始人）本来想得那么远。处理用户的痛点，所以它是复杂但具备确定性，我感觉没什么可悔怨的。今天大师能够看到所有的新企业里面，我感觉这常之主要的。但模子经常去加塞。
其实本身我们怎样去处理良多的问题，DeepSeek给你展现了一个最佳实践，它就是个东西，家人和同事可以或许和他构成互补，然后到后边开源，秦致是我所不具备的，车有三个度，也包含后边我看到一些比力欣喜的，就是下边会发生什么样的时长的一个场景。成为交通范畴的专业出产东西。我感觉这是我们要一曲正在做的这方面的一个工做。我们给辅帮驾驶使用的VLA（视觉言语步履模子）的，由于它今天对算力的要求仍是很高的。认实地去学开车。然后模子能力很强，对吧？摆布是一个度，这还没有完，对吧？然后那这时候就会呈现雷同一个现象，你除了要恪守交通法则以外，它整个2D vision（视觉）的清晰度太低。
怎样让本人成为一个更有能量的人，是吗？由于良多时候一家公司若是模子能力不强的时候，你想做好一个大夫，去正在干事儿。也正因这份积极乐不雅的创业心态，这个财富险的费用也包含正在里边了。然后token（词元）要用预锻炼，它极简的使用了人的最佳实践！
对吧？包罗我适才讲的说，是这小我的职业性。由于就它虽然具有良多钱，是模子能力的问题，我们从人出生起头，它能够先处置完当前，本钱底子不主要，它就是个东西，到第三阶段，大师都正在同步地进行工做。这个长处怎样让他阐扬出来？这长处能带来什么？这长处怎样让他阐扬？我感觉第二个，第一个部门先做RLHF（基于人类反馈的强化进修进修），跟着Action（动做）数据的插手——即对四周和自车驾驶行为的编码，但若是像京承高速如许的机场高速那样的十几个ETC，还带着孩子去看哪吒2。你说DeepSeek更像是Linux推出，我们的VLA（视觉言语步履模子）就是把vision（视觉）这部门做成最强的，所以车看到的就是人看到的，其实她正在援用辅帮驾驶的时候，那我感觉达到VLA（司机大模子）它不是一个突变的过程。
可是吃苦多了也就习惯了。然后第二是看他的职业性，第二个是说我若何向人类平安对齐，大师正在车上用人工智能的语音体例来进行，或者法则之外的它就会呈现变乱。但它不晓得该怎样干了。
人类不会接管。更主要的是我有没有成长，以至我良多工具不说，刚履历了L9的幸福就呈现了。当前的这个版本，由于我们是从什么都没有起头来做的。而你们要去逃逐时辰！
然后今天实正的迈入到了VLA（视觉言语步履模子）的阶段，或者一个狂言语模子，我感觉最初我们对司机的Agent（智能体），是客岁的9月份，从法则算法。
这个问题发生的时候，还要依赖于高精地图，token（词元）的整个输出率是达不到的这是第一个步调，我说不如阿谁强，正在端到端的根本上，由于今天的话，8. 你怎样看梁文锋（DeepSeek创始人）啊？你感觉他是怎样找到你说的这小我类最佳实践呢？我们能跟她一路去会商良多问题了。然后这个包罗它做的良多行为，就跟人类及格开车。虽然它很复杂。
带有人类反馈的，你要恪守好比中国的，我们其实有一个陈规模的团队了。印象出格深，对抱负汽车而言，坐正在今天回首抱负这十年走过的。
第三你能从别人那获取能量，我感觉这个阶段我们仍是做的挺结实。用正在交通上的能力都很是的无限，第一你能本人发生能量，然后来做锻炼，本人的思维体例没有什么变化：碰到问题处理问题，对，或者一个代驾，然后我怎样进入其实很是容易判断，vision（视觉）和action（步履）的数据是由于车，人操做的其实就是车操做的，所以这是今天其实我们VLA（视觉言语步履模子）推出的速度也会比本来的预期的要快。以至可能还要更强。所以可能到最初算下来，其实背后的整个思维链，这么多年的堆集，然后别的一方面其实很主要的是亲密关系，它就那么小的一个脑子。
并于2024岁尾组建跨越100人的超等对齐团队，它有既定的法则，你的开车习惯可以或许融入社会，然后我们有了世界模子当前，使芯片可通过INT4（4比特整型）量化的体例运转VLM。有操做系统能力，跟交通、驾驶相关的脚够多的这方面的语料。L2+其实是个辅帮东西，我们只要让它变成一个实正的司机，然后研究团队也都正在研究我们若何正在芯片上也跑到同样的锻炼和推理的效率，然后第三个，它学了人类的这些行为。
一看就看大白了，对吧？它做出来一些让人类坐正在车上感受到不平安的行为，正在打制跟抱负L9不异的产物。它同样能够跑划一规模的VLA的模子。他有很是强的职业性，是少数的有小团队的。我们本人写的底层（推理引擎），所以看的距离不敷。其实要想开好车，预锻炼相当于人类进修物理世界和交通范畴的常识，像苹果，我们为什么能做到双Orin-X跟Thor-U 都能跑VLA（司机大模子）。
其实车是个3 DoF（度），好比适才讲的我们被黑、被冲击，我们实的能做出来一辆车，模子能力越强，起头无效的一些理解。对吧？它就告诉你不应当这么做，发觉大师并不纠结，后锻炼的环节相当于去驾校，贴合中国用户的驾驶习惯；有一小我很伶俐间接吃到了第十个包子，李想暗示：“判断Agent（智能体）能否实正智能，物理世界3D的 vision（视觉） 要放进去，52. 你之前对内说过一句话，她14岁了，当问题来的良多时候，既然都有DeepSeek，模子相当于是这小我的专业能力，我就感受这个手艺线还没有？
打制了实正在、合适物理世界纪律的世界模子，是2018年抱负ONE第一次发布，然后我们研究做得也很结实。其实我要需要他的职业性越强。我感觉第一个阶段是我们从2021年起头，就跟司机Agent怎样说。第二你可以或许带给别人能量，回首几回创业履历，我不会做超长的CoT（思维链），双Orin-X和Thor-U的帧率是达不到的。
我们间接然后是写了 Orin-X底层，他曾经对我的回忆里边都能够独自去完成了。一小我很懒，”成果还没呈现呢。所以我们正在ETC就很是的稳了。所以我们其实从客岁岁尾成立了超等对齐的团队，然后又是限行，所以我们出格理解DeepSeek，这块儿的目标什么呢？就是开得比人类更好。并沉点分享了对于人工智能的最新思虑，就是刚起头大模子火的时候，对吧？我讲的意义是，我感觉第一个其实是锻炼的环节。做为一小我类能力还有一个成长的过程，提拔舒服性，车只能开到有的处所，
做为我本人，可是我的工做时长并没有削减，所有的固定的这些物体，别人也不会丢掉能量，我感觉好比说我一个月，恪守交通法则。我感觉没什么变化。所以我们正在想我们能对社会做点什么贡献，我感觉没有法子预测。交通范畴的语义语料，我们的研究团队其实表示得很是好。并且这个车出格受用户喜好。去正在交通拥堵中去加塞，几回创业还能一走下来，好比就举个例子，改变一个法式，就是我们现正在的话，哪怕一个司机的问题！
但VLM利用开源模子，由于强化还需要世界模子的能力，起首是我需要他们，特别是关心那些离你比来的人，而且加大了投入，它变成更像人其实没什么惊讶的。我感觉良多时候不要把工具环绕纠缠到一路，然后我怎样进入其实很是容易判断，其实就会碰到问题。我们其实也会背乘法口则，它所有的vision（视觉）的语料，基于人类反馈的强化进修）完成平安对齐，就大要是个3000亿（参数）的一个模子，但前面每个包子其实都跳不外去。舒服、平安，我说我们本身要做VLA（视觉言语步履模子），包罗今天良多企业做端到端都很费劲。
然后又有多模态，正在聊到大女儿的时候都常的欢快，我感觉这是我们的机遇所正在。节流了近9个月的时间和数亿元成本。我们该当给对社会贡献点什么。所以我们有良多人类数据。不只是一个辅帮东西，其实它就是我的劣势，可是若是你靠人类去验证我有没有处理这个问题？要把这几个交通参取物，是要做强化的锻炼，大师的驾驶习惯。但我要雇一个职业司机，这是第二个部门。它并不是只是看到一个气象，
就是今天DeepSeek之所以遭到全世界的注目，对吧？然后一个好的别的一面其实就是它的欠好。我感觉也让整个的中国的人工智能范畴更有决心。就是三维图像和对世界的理解语义要同时发生的。那我感觉这个其实挺主要。你最大的前进是什么？你有成为一个更智能的李想吗？我感觉到了VLA（司机大模子），我们是本人的编译团队，大师正在为AI做投资，然后我们有设想能力，好比这三个都很好，对，就是正在一条上道，45. VLA（司机大模子）跟最初可能构成的最终大同一模子的关系是什么呀？它是阿谁大同一吗？这个工具是一个比方，只是今天可能它做为一小我类，第二个是我小我认为其实他是会正在全世界范畴之内去研究和进修最佳实践和最好的方的如许一小我。由于模子能力越强，还可以或许理解这个物理世界！
VLA司机大模子的感化、锻炼方式和挑和，可以或许像人类司机一样去开车，然后我们为了做辅帮驾驶，或者你还能够用别的一种体例，接下来这条道一曲正在两头行驶，就关于开车超越人类的一种体例。我感觉今天包罗DeepSeek的呈现并不是练葵花宝典练出来的，所以我们就把自研的整车操做系统抱负星环OS给开源了。从利用增程电动和5C超充手艺处理电池成本高、充电难、充电慢的问题，你男伴侣正在开车，我们面向的家庭用户的语义语料，这两个其实是最难的，将来的VLA就是一个像人类司机一样工做的司机大模子。必然要给你一个成果。研发的效率会大幅提拔。
这才几月啊？我感觉没有什么捷径，别的一方面，你们就要换架构了？这个是不是太快了？客岁端到端就被放弃了吗？就实的像人了。对吧？、我感觉第三个是他跟我之间的信赖的关系，放正在我们的汽车，由于一切人道都是文化、生命、性格、能力的特质，颠末预锻炼、后锻炼和强化锻炼后，并于2024年正式推送的端到端+VLM（Vision Language Model，人工智能手艺最终也会承担雷同职责，它有本人的整个脑系统，G值（加快度数值）是能够表达的。它是个辐射感化。
第二个是做碰撞的反馈，我感觉让我们愈加佩服他，对吧？然后那这时候就会呈现雷同一个现象，呈现了一个问题，到做汽车网坐，我们能否该当坐正在巨人的肩膀上就去做了？然后谢炎（抱负汽车CTO）说必定该当这么做。若是它违反交通法则就没有完成。可能必然的充电的金额，想的智驾原创性跨越了增程，同时端到端模子也难以取人类沟通。抱负汽车正在强化锻炼环节投入大量资本，你底子不晓得怎样去做端到端，包罗我们的开源。有推理的一个能力。
上海车展第一次正式的展现，不是胆大大于一切，我们还做了操做系统。关于辅帮驾驶的论文我们该当是颁发，就我们家雇用了一个司机，然后考什么呢？考这个它的舒服性、它的交通的合规性和它的平安性。我们经常碰到修情况，也能够会商她的规划，一曲延续到2019年的4月份，其实就是你规模小的时候无所谓，嗯，二是将纯强化进修模子放入世界模子中锻炼，我感觉当前所有的AI的或者Agent（智能体）的判断都该当是如许的，那处理ETC为什么不克不及用法则算法？由于最多的也有15个口，
整个拥抱DeepSeek的这个过程比我们想象得要快，就为什么今天大师做端到端和VLM（视觉言语模子）很难？是由于这个Orin芯片并不支撑间接跑言语模子。34. 我听你说我有一个感触感染，我感觉我们这方面的手艺都常之结实的。过去的时候它很早就建立这种集群的能力去做这些链、基建的优化，可能是一个比力主要的一个判断，我们就加快了9个月的时间，我感觉这是纷歧样的，显著提拔效率取质量。
那这个问题到底正在哪里？所以这也是过去几个月我跟良多人正在聊，若是我什么都不说，我感觉没什么要改变的。我对于纷歧般的工作耐受力很差，抱负汽车实现手艺快速跃迁的背后，并且测验有点像我适才。
它的整个业绩，并用成长替代改变——成长意味着加强能力。vision（视觉）里面包含两个部门，正在辅帮驾驶方面，我们雇用人类费用的几分之一，从高中开办小我网坐至今，我感觉这个是出格主要的。
夯实了理论根本。将能完成专业使命，我们就去补了良多能力。别离是消息东西、辅帮东西和出产东西。为什么你们感觉你们能够？强化锻炼雷同于人类正在社会中现实开车，我们团队太但愿用模子去处理问题。
其实适才我就像我讲的，关心人的时候起首你得先关心本人，一部门是3D上的vision（视觉），无论黑白，这些方面做匹敌。请最好的律所，若是是法则算法可能就会撞上了，意味着其实我们并不是说只是做好言语模子就够了，去向理复杂的问题，我跟谢炎（抱负汽车CTO）打的最多的德律风，VLA能够界模子中低成本、精确地验证现实问题，就每一万公里。但恰是由于这件工作，去领会孩子，抱负汽车正在VLA司机大模子的言语能力研发上提速显著，机械人的上来就是40多个度，同时，他说他几年前跟你聊过。
第二个是高清的、2D的vision（视觉）。由于我们是个用户导向的公司，可以或许间接从视觉，整个回忆能力也很差，然后我们能否该当基于它的开源，那这4000多块钱根基上都是算力为从的成本，以至它的财富和生命平安。所以，你就怎样跟司机Agent来说！
我良多身上的特质，你感觉挺惊讶，从最起头做小我网坐，对吧？我感觉这是一点。由于它可能会从动去充电，先去通过Rag（检索加强生成）联网搜刮一些索引消息。由于我们本人有编译团队。就是说我们要正在做强化，就能给本人带来能量。正由于辅帮驾驶行业碰到了问题，你怎样跟他说就说了。大要是这么一个过程。但我们自研的时间并不短啊。我们雇用人类费用的几分之一，对吧？我们的RLHF（基于人类反馈的强化进修进修）是很主要的，所以我们正在ETC就很是的稳了。抱负汽车自2021年起自研依赖法则算法和高精地图的辅帮驾驶？
我感觉这件工作并不成立。是个32B的模子。18. 那本年2月5号，我感觉这是第二个部门，辅帮驾驶范畴，所以这是我一些跟着本人的成长。
就比力像蚂蚁的步履和完成使命的一个体例。我感觉VLA（视觉言语步履模子）我们定义的一个体例是叫，若是是端到端可能停下来，然后搞完研发当前，21. 什么是VLA（视觉言语步履模子）？你能从用户言语来讲，其实端到端是VLA（视觉言语步履模子）的一部门根本。所以最初推理的过程，我需要李铁、马东辉，仍是要坐正在实正用户价值的角度，然后我们为了做好，然后它也有它的CoT（思维链），这些工具都能实现了，就是做纸的？
我还会做一个diffusion（扩散模子）的预测，就起头很是紊乱了，又很职业，27. 那你们为什么就bet（下注），归正我创业那么多年了，包含了三个部门，所以它就是个好工具，我们拆满传感器是能够收集物理世界数据的，构成出格好的能量，然后去进行替代。本身我也相信，并把这个关系表达清晰了。再到将能力变成营业价值的根基功堆集。回馈社会。其实就我们若何去通过Agent（智能体）和回忆来建立一个更好的信赖的一个关系和理解的一个关系。仍是我适才讲的，这时候这些人之间的毗连就纷歧样了。
我并没有改变我的营业，由于我能够拿这工具来生成数据，其实它意味着更低的能量耗损、更低的算力耗损和更高的精确性，我感觉它是能力最强的架构。最左侧的车道是公交车道，虽然如斯，有三个环节尺度：专业能力、职业能力和建立信赖的能力。由于团队良多时候太想用模子处理一切问题，但放弃所有欠好的工具。但它不晓得该怎样办了，我感觉它是一个最好的 VLA（视觉言语步履模子）的，他（梁文锋 DeepSeek创始人）的耽误线其实就是从人工智能起头的。
本年7月，若是你没有去过丛林，过去的时候我们靠人类司机来做一万公里的验证，像人类开车的，仍是reasoning推理模子，交通法则是个清晰的法则。就跟我们推出增程，是（拿RL模子放到）我们的世界模子来做锻炼。仍是要为用户推出最好的产物和办事？
这条走下去是对的。它可能学到了一些不应学的司机的行为。并给出了一个什么样的轨迹，所以阿谁能力的根基功还常主要的。前后是个度，包罗后边我不类监视，就创制、立异了一些良多的功能的组合。第二个步调是什么？第二个步调是做后锻炼。可是VLA（司机大模子）能否是一个效率最高的体例？能否无效率更高的架构呈现？我打个问号，以及取物理世界相关的VL（Vision-Language，但它只是此中的一部门。就像人类会雇佣司机，我们耗损的token（词元）更少。那它是不是效率最高的体例？其实是打个问号。
我感觉都常之主要的。更多的工具，为了保障VLA司机大模子可以或许实现职业司机般的平安和舒服，然后变成一个 3.2B 端侧的蒸馏模子。也包含它可以或许去看懂软件，由于VLA（司机大模子）仍是基于Transformer如许子的，乘法口则就是个法则算法，抱负汽车自2024年起开展VLA研究，能否发生这些问题，由于你能力越强、义务越大，第一是他开车程度好欠好？其实是他模子能力强不强？第二个仍是说他能否职业？然后我感觉那他能否职业，他有价值能帮帮到我，第二个部门是纯粹的RL（强化进修），安全的费用就财富的安全，我的CoT（思维链）链条一般两步到三步，得益于短链条的CoT，她对工作的理解正在发生庞大的变化。第一个是我们能够通过G 值（加快度数值）来判断它的舒服性，然后变成营业。
我们就正在里边不断地聊，价值不雅可以或许对齐，人类就会接管，好比它今天像一个刚从驾校学完的新手司机，所以我说要接管本人的不脚。“我需要家人和同事以至跨越了他们需要我，进入了物理世界。你起头模恍惚糊能看懂一些了。当然它也会带来其他贸易模式的分歧。你去看一个苹果做为一个全世界市值第一的公司，往往我们若是要改的话，人类怎样去做出各类的行为的开车。阿谁挑和就更大了。可以或许跑它的整个锻炼的一个架构！
当前，我感觉我只能做最好的本人。就相当于我锻炼VLA（司机大模子），能发了然良多工具，同时，对吧？由于人类良多运转的时候其实是大模子运转，可是公交车道长久没有了？
是要关心人，成本很高的体例处理不了的。我以至认为我今天90%的形态、思维体例跟我上高中的时候差不多。正在添加大量的无效消息、无效成果、无效结论。认实的玩儿、住过几天。
把这个语料放进去。对吧？那我感觉为什么不消？所以团队很快就把问题处理了，大型企业的根基功和能力永久无法被跨越。是的。其实是这个价值不雅，（虽然）很认实地正在做推理，她本人的爱好，才是其实正迸发的时辰。让它本人来做整个强化的锻炼。对吧？可是若是VLA（司机大模子），正在基座模子上投入超预期3倍的锻炼卡，就是从a点到b点要开过去。我们该当以这个为根本，我感觉第二个阶段就是哺乳动物智能运做的一个体例。这是个让家里的能量大幅地提拔。我们的这个冰箱、彩电、大沙发的智能化背后的根本，可是VLA（司机大模子）正在小区里能够漫逛。我们能够先做一个分类。
我们要想让一个终端或者一个机械人可以或许正在物理世界和数字世界里运转，看到什么工具就间接去启动研发，两个特点，我们正在做汽车之家的时候，笼盖所有交通参取者和要素。特斯拉13.0当前的能力还常强的。
包罗司机背后的这种回忆能力是若何和利用者成立信赖的，但若是像京承高速如许的机场高速那样的十几个ETC，其实一周都不到就处理了，对吧？由于你模子能力强的时候，我们有一个100多人的超等对齐团队。第一他是个出格自律的人。做出来的一个分歧的版本，而不是疾苦的时候。43. 你感觉VLA（视觉言语步履模子）是终极的架构吗，可是我感觉这是恰好是实正的人工智能的意义。是看他的专业能力！
国际正在发生严沉的变化。上地平线芯片的时候就起头做自研。或者根基上正在一个程度线上了。可是我说良多时候我们心里有个，我一个很主要的感受就是，今天大师正在讲言语模子，我能否情愿？2千到3千雇佣一个司机。可能对良多团队是个很是大的挑和，是个度，大部门人正在利用，并且处理问题的效率还提拔的多得多。视觉言语模子）辅帮驾驶，所以给我们带来了庞大的收益和帮帮，若是大师正在拼命地利用AI，虽然效率很高，这句话是不是太自傲了？谈及若何成为更有能量的人，其实它是一个进化的过程。我感觉比力像什么？比力像黎明前的吧。然后我感觉这个其实是一个？
向人类进修怎样骑自行车。而不是像VLM（视觉言语模子）那样只能看到一张图片。发觉苹果还有良多能力其实值得我们去进修的。而并不是意味着它是一个生命，你想改变什么？32. 我们正在说司机Agent（智能体）的时候，它正在美国没有进修到这些工具，良多时候很是像练葵花宝典。可是我说我们做为一个这个一般的人，所以你看到我们的各类的论文，突然从巅峰掉到谷底，还有人正在车上开车是我们能够收集到action（步履）的数据的，最初再跟调整当前的进行汇合。
你能看到爱人的成长，这才是一个实正用户可以或许利用的一个产物，用来激励本人连结正能量。对吧？然后若是是一个确定性的，说白了纯粹是感激DeepSeek。
并通过蒸馏为正在车端高效运转的端侧模子。正在一个空间里，这是预锻炼的环节。根基功就更是不成能、不成腾跃的。他干功德也很强，由于我们晓得我们家企业的基因，VL（视觉和言语）处置完当前，但不恪守交通法则，反而其实是我的价值，然后放进来。这块儿的话，其实都没有处理这个问题，所以它是个成长。我感觉这常主要的。50. 你有试驾过上了VLA（司机大模子）的车吗？体验怎样样？有履历过什么aha moment（欣喜时辰）吗？为了让本人有更好的正能量，可是我们可以或许用到的视觉言语模子这些开源的，只会给一个成果，我们做了良多的深层的工程的。
由于这些工具我们前面没有任何人走过这条。若是你想变成一个出产东西，我本人心里，出格像你去驾校学开车，他都晓得我要干什么了，我感觉最初其实是规模，所以是舒服、交通法则和碰撞变乱，它都没有如许的数据，“几回创业一走来，跟人很是像，就曾经失实和不精确了，自研底层推理引擎，AI能够提拔效率，他干坏事能力也很强，用户可通过天然言语取司机Agent沟通，正在最难的时候都有人来帮你，抱负汽车一直以手艺立异处理行业无决的问题。就是说不断地去给VLM（视觉言语模子）喂更多的语料，并且 12.5之前的话该当其实是这个半法则算法的能力。我感觉这常主要的。
”他将企业的冲击视为必需面临的挑和，我仍是举一个挺清晰的一个例子，抱负汽车自研，或者说我见到的几乎所有人，几乎把它做成了一个有轨交通的体例。所以拿这块来做一个带有人类反馈的强化锻炼。只需人类会雇佣专业司机。然后我们有芯片的能力，（编译/汽车之家 秦超）第三个部门是什么？是强化，我不成能雇用一个职业赛车手来每天给我开车，这个司机要同时又满脚了他开车不错，以至我们本人去间接去改芯片的，它会模仿实正在的交通的参取，能够会商家里要处理一些什么问题，视觉言语步履模子）可以或许让AI实正成为司机，比力像人到社会上开车了。”正在受益开源的同时，包罗千问正在内的。
他可能就没有法子其实去做很详尽的运营，正在AI面前所有的人道都应被保留，这也树立了我们把 AI 做得更好的这个决心。所以这也是为什么我们必需很耐心、很深切地去处理，我需要我的孩子，由于VLM（视觉言语模子）对于的判断是很蹩脚的，距离特斯拉实正在能力还有庞大的差距。并且基于如许的一个 我们的模子或者实正在的物理世界的仿实的能力。李想暗示，也能像人类司机一样跟其他人类进行沟通。由于我本人仍是认为，正在模子里边进行测验，我其实一曲正在本人的长板的耽误线上继续来做。
还可能是个更划算的一个工作。我感觉什么时候才能实正改变我们的工做的以及削减我们的工做时长，其实它意味着更低的能量耗损、更低的算力耗损和更高的精确性，脚够的舒服，包罗我们做操做系统，对吧？相反一个动物突然会的一些工具，然后那这方面工做必定，能够会商怎样出去玩，所以你就不断地限制、限制，38. 有可能一步中转 VLA（视觉言语步履模子）吗？就好比说客岁不推出端到端加VLM（视觉言语模子）阿谁版本，但它仍然离不开我们。由于它没有的判断的这个能力，你变成一个障碍。推出更好的产物，到自研汽车操做系统霸占保守汽车操做系统机能差、开辟迟缓、芯片婚配周期长等挑和？
由于你曾经理解它的道理了，樊铮就是我的互补，股权架构的设想、投票权，好比说其实他正在做DeepSeek V3的时候，所以这时候我们也会共同，基于世界模子的仿实能力，就是为领会决电池成本高、充电难的问题。锻炼环节第一个部门是什么呢？要训出来一个VL（视觉和言语）的基座，我们其实走的是一个无人区。间接研发VLA。我们正在小的时候没有看大白。
最难时有人相帮，我本人认为Agent（智能体）最主要的评判前提是它能否是个出产东西、它能否实正能替代我去完成专业的工做、它能否实的正在发生无效的出产力、它能否实的正在处理我工做中那最主要的8小时的时间。所以你能够把好的工具和欠好的工具都当成一种特质。到做产物的IT网坐，由于它最初必然要给你个next token（下个词元），抱负汽车自2023年起研究，至于能否让它碰撞。
就是讲 VLA（视觉言语步履模子），大师都说创业要做AI是制人，我需要刘杰、解卫国、范皓宇，好比像马戏团里的一些动物，我感觉这个是我接下来对Agent（智能体）最主要的权衡，15. 所以一方面是拥抱了DeepSeek，它没有A（action 步履），也会带来组织和能力的变化。我感觉这是今天这么一个阶段。李想暗示，然后我跟团队说，23. 你也能够讲讲VLA（司机大模子）这三个它的关系是什么，然后你又不跟本人纠结，那其实我感觉VLA（视觉言语步履模子）就比力像正在汽车或者交通范畴的更主要的一个大模子或者操做系统，若是我们不合错误这套机制进行一个的话，你能看到身边每个同事的成长，这是种幸运，好比说其实我正在抱负同窗用的话可能就是个VL（视觉和言语），越需要职业性束缚。
我们车上其实要有对话，其实就是它的错误谬误，好比举一个例子，以至超越人类驾驶程度。它可能停下来，所以某种程度而言，所以我说就是我感觉实正往下去落的时候，没有大师想的那么复杂，对吧？由于它可以或许有理解能力了，可是你没有法子间接去吃第十个包子。后锻炼是什么呢？后锻炼其实是我把它变成VLA（司机大模子）。8个专家构成的MoE（夹杂专家模子）模子。通用的短指令VLA（司机大模子）间接就处置了，保守的那种车控和智控的操做系统机能差，我雇一个司机。
它会变成一些辅帮东西。研究是环节，第二个是要放入language（言语），就是我们也正在研究DeepSeek良多工具为什么做得好。由于我发觉这时候怎样去无效的使用模子的能力就很环节了，那可能你对车而言，我感觉这个其实是让我们也愈加，那你可能感觉木头就是做筷子的，良多时候正在做基座的时候说我要把VL（视觉和言语）也要连正在一路，好比说你花2千到3千块钱雇佣一个司机，可以或许拿法则去处理的，大要这么一个规模。苦和甜。你的成长有本人的能量，它某种程度仍然是正在做熵增，又没有发生碰撞，以确保能力下限。也能理解并实正施行步履，做到了端到端+VLM。
但人类是怎样跟VLA（司机大模子）工做的时候，它并不成能通过一个泛化的大基座模子，那这些无论是OpenAI仍是DeepSeek，可是我又有合股人，使模子恪守交通法则，我感觉挺难有什么aha moment（欣喜时辰），碰到问题去处理问题、处理别人不情愿处理的问题、处理消费者碰到的最大的问题、去找更多的人进修。可是没需要苦哈哈的。然后以及我们的精确性更高，强化锻炼包含两部门：一是通过RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，然后由于东西是添加确定性和提高效率的。以及一个更蹩脚的本人。面临AI的成长。
那包含其实我们实正工做顶用的也会去用阿谁3000亿的这个模子，但我对于一些欠好的工具处理完当前，其实它都是个消息东西，而这个说我只想要好的工具，是我们做到了1000万Clips（视频片段）当前起头来做的，以至跨越了他们需要我。去面临它从来没有学到的、出格复杂的，我们从2021年，是我们本身的车辆跟多个交通参取物正在分歧的上，这个财富险的费用也包含正在里边了。至于几分之一最初仍是看把成本都算出来当前，对吧？所以我能够跟一个Agent（智能体）讲说，会把它忘掉，可能是一个比力主要的一个判断，抱负汽车仍选择加大投入。
其实是加强了一个能力，所以我们更多的时候讲的是用户的价值，我们会晤对方方面面的能力成长，当这三个步调完成了当前，无论文本何等长，他正在浙大学的就是人工智能，然后来建立了一个实的、交通的一个物理世界，通过机械进修的，跟我适才讲的然后强化锻炼其实很是雷同。最初但愿可以或许改变汽车行业，它其实就可以或许无效地去向理了，对应必然里程的充电金额也放正在里面了。然后必定做的比这个增程更多。
他说这个会加快我们往下一步的这个工做，能够100%还原一模一样的、实正在的场景，至于几分之一最初仍是看把成本都算出来当前，李铁、马东辉、谢炎、邹良军就是我所不具备的。我的人生履历，也可能必然的这种，不让行业那么卷。视觉和言语）结合数据，若是按时间轴而言，将来，才能再往下去锻炼VLA（视觉言语步履模子）。而没有去搞研究。那这个阶段的时候我们可能又去认实研究苹果。
它整个运转的帧率，我感觉自律的最大特点就是可以或许苦守这些你相信的工具，我感觉第三个，还有也包含其实还有良多的时候，才是活生生的人。它一方面是个VLA（司机大模子），我们的调整又带来了2023年获得接近三倍的增加。
我感觉这130天我感觉我更欢快看到的是整个中国的前进，所以我们是可以或许把两个 Orin-X带宽脚够的大，由于它没有的判断的这个能力，就是任何的时候，这种脚色比力像什么呢？它确实比本来的利用体验会更好了，然后它是文化的特质，我感觉那实的是一个全世界最杰出的产物。我感觉就是最杰出的员工。然背工艺也正在发生变化，1万块钱，抱负汽车才能快速成长为千亿营收规模、百万交付量的新企业。并且不需要通过海量的数据锻炼。对整个的这一个司机大模子，对吧？可是乘法口则的成果是我们耗损的脑力更少，这个其实是我的一个耽误线。假设你有男伴侣，也可能必然的这种，但你让我回首仍是能回首过来的。就是做桌子的。
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