모든 자동차에 테슬라 운전자 데이터 수집 시스템 달아두고
하루에 수십억 시간대에 육박하는 운전자데이터를 선별하고 무한에 가까운 경단위 스케일링 하면
사실상 자율주행 완성에 가깝지 않음?
하드웨어 성능도 올라오니 경단위 스케일에 육박하는 자율주행 빅데이터 모델 도 온디바이스로 곧 굴릴 수 있을거고
자율주행이 더뎌지는 이유는 다름이 아니라 데이터부족이 가장 클텐데
전세계에 있는 모든 자동차 오너들이 자율주행 프로젝트에 동참해주기만 한다면
머지않을거 같은데
데이터 부족 문제 보다는 엣지 케이스시 그걸 처리할 추론 능력이 부족한게 문제임 단순히 주행 데이터만 때려 박을게 아니고 그래서 상식적 추론이 더 잘되게끔 그록등의 언어 모델등이 결합 되어야 하고 그렇게 할거라는 예측이 많음
OAI 와 피규어 가 보여준 고수준 프롬프트 매개 시스템같이 현재 카메라가 보여주는 비젼에 대한 해석과 추론값을 사용해서 이 추론값을 강력한 프롬프트 매개로 자율주행 시스템한테 전달해서 거대 자율주행 모델이 내놓은 출력값과 거대 언어추론모델이 내놓은 출력값을 조정 분석해서 현재 상황에 가장 올바른 주행법을 지시하는 그런건가?
말이 좀 헛돌고 있는데 아무튼 OAI 와 피규어 가 보여준 고밀도의 프롬프트 매개 시스템이 자율주행과 결합되어야 할듯
ㅇㅇ 이번에 그록 1.5에 나온 멀티모달 예시 보면 자율주행 상황 설명하는 예시가 있는데 그게 테슬라 주행 데이터 사용 한거임 승객과 언어적으로 소통해야 하는것도 있고 추론 능력을 훨씬 올리는 계기가 될듯
카메라 비전의 현상황 3D 모델링 값을 각각의 자율주행 모델과 언어추론모델에 보여주고 두 인공지능모델에서 나온 출력값을 하나의 출력값으로 만드는 병합 과정을 거친다음에 그리고 병합된 출력값을 자동차 하드웨어에 전달하는 프롬프트 매개시스템을 만들어야할듯 그리고 이것이 딜레이없이 빠른속도로 이뤄질수있도록 강력한 하드웨어를 갖춘 온디바이스 환경도 만들어져야함 갈길이 멀군