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레이어드
@LayeredInvest
자율주행기술 스레일 법칙에 대한 새로운 인사이트
(출처 : 웨이모 blog)
최근 Al 학신올 통해
더 근 모델;
더 많은 데이터로 학습하고,
더 높은 연산능력올 갖추면
놀라운 성과 거두는 것이 확인 되없고, 자율주행
에서도 이러한 법칙이 통하다는 것올 확인합
웨이모 연구에서 훈련데이터와 컴퓨터 연산력올 늘
려 실제 AV 성능이 향상되올 확인하없음
이러한 발견은 자율주행차 개발에 흥미로운 의미블
갖는데; 데이터와 모델의 품질과 크기틀 강화하면
더 나은 성능올 가진다는 것올 확인
이것은 실제주행에서 성능개선 및 행동인식기능의
정교함올 심화하는 것까지 가능하게 함
cf) 테속라 AV 개발방향
데이터 : 3B 마일 vs (웨이모 22M 마일)
연산력
10만 H1OO GPU 이상 확보
FSD 모델 크기
FSD v1I : 10억개
FSD v12.5 : 50억개
FSD v13.2
150억개 >
FSD v14 : 675억개 (연말 예정)
STSLA
waymo com/blog/2o25/o6/s.
ig exaFLOPS
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얻신
VDDE (Ooloo
085
4710′
075
065
2*10′
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마지막으로 수정팀 오후 734 . 2025년 6월 21일
8,346 조회수
GO
Jro’
넣으면 넣을수록 더 잘 나옴
