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监督赤字
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解决特斯拉「监督稀疏」难题,DriveVLA-W0用世界模型放大自动驾驶Data Scaling Law
机器之心· 2025-11-17 04:23
AXIV 传播学术,共享智能 About us Alxiv是机器之心发布学术、技术内容的栏目,在过去数年间接收并报道了数千篇内 容,覆盖了全球各大顶级学术及产业界机构,有效促进了领域内的传播、交流与合作。 如果您有优秀的工作想要分享,欢迎联系: 网 zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 网 liyazhou@jiqizhixin.com 在自动驾驶领域,VLA 大模型正从学术前沿走向产业落地的"深水区"。近日,特斯拉(Tesla)在 ICCV 的分享中,就将其面临的核心挑战之一公之于众 —— "监 督 稀 疏"。 V 1. Curse of dimensionality Extremely large context length is a minimum requirement for driving · Input context length of 2 billion tokens: · 7 cameras x 36 FPS x 5 Mega pixels x 30s history / (5x5 pixel patch) · Navigation maps and route for ...