Omar 分享的这个视频，FSD v13.2，原地启动 FSD 后，右边路沿，正前、左前全部堵死。 FSD 先倒车，然后顿了一下，再左打，再顿了一下，等对向来车通过以后，左打借道开出去。 对人来说

Omar 分享的这个视频，FSD v13.2，原地启动 FSD 后，右边路沿，正前、左前全部堵死。 FSD 先倒车，然后顿了一下，再左打，再顿了一下，等对向来车通过以后，左打借道开出去。 对人来说这个场景不是那么难，应该说压根不难。 对模型来说，这个很难，属于需要很强推理能力的极端场景。 特斯拉官号评论说，这一切都隐含在了模型中，这个模型是根据现实场景中的大量类似数据训练得来的。 特斯拉 AI 工程师 Pavel Surmenok 说，经过足够数据训练的大型模型可以学到复杂的行为，他引用了 Ilya 的惊人之语：The network just wants to learn. 只需要给 Ta 更多的算力和数据。 我的看法是，模型规模越大，就能学到越来越罕见的、需要多步推理的行为。 特斯拉也是模型规模大至 FSD v13.2 了，才产生了类似的行为。 很可能 FSD v12.5 是不具备的。 当然话说回来，在这样到场景下，推理速度有些偏慢，思考的时间太长，如果不是评测，正常开大概率是要被人接管的。 这就需要进一步优化推理时长，包括部署更大规格的车端算力芯片。

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