Xpeng AI: новый VLA научит модели понимать время
Компания Xpeng активно развивает технологии искусственного интеллекта для своих автомобилей, и недавнее мероприятие, посвященное физическом ИИ и новой версии VLA стал ключевым событием. Лю Сяньмин, руководитель отдела всеобщего интеллекта Xpeng Group, поделился важными аспектами развития их системы.
По словам Лю Сяньмина, главная задача физического ИИ состоит в том, чтобы система могла полноценно понимать мир и действовать в нем, несмотря на все ограничения реальной среды. Он отметил, что полгода назад Xpeng сформулировала формулу возможностей физического ИИ: Способности = Модель × Вычислительная мощность × Данные × Тело (агент).
Ключевой проблемой для ИИ является понимание мира как непрерывного процесса, а не просто статических изображений. Для этого модель должна научиться понимать, что такое время. Именно на это направлены обновления второй версии VLA.
«Вторая генерация VLA обновлена с фокусом на том, чтобы модели впервые начали формировать понимание временного измерения», — подчеркнул Лю Сяньмин.
Базовая модель физического мира Xpeng теперь включает «время» как один из параметров. Это позволяет ИИ переходить от понимания мира в 3D-пространстве к восприятию 4D-пространства-времени. Это означает, что чем дольше наблюдение и чем больше накоплено информации, тем быстрее модель должна реагировать, чаще принимать решения и обеспечивать более высокий уровень безопасности. В то же время, чем больше модель, тем шире становится ее способность к обобщению, что, в свою очередь, повышает требования к вычислительным ресурсам.
Раньше модели ИИ в основном опирались на информацию, актуальную «здесь и сейчас». Новая версия VLA, благодаря архитектуре Infini-VLA, способная запоминать состояние мира за последние 30 секунд. Это существенно расширяет контекст для принятия решений при управлении автомобилем, позволяя модели учитывать больше полезной информации.
Дорожная ситуация постоянно меняется, поэтому важно, чтобы система принятия решений успевала за этими изменениями. Если скорость реакции модели отстает от реальности, то она не может обеспечить надежный интеллект для управления автомобилем в физическом мире.
Вторая версия VLA также значительно улучшает эффективность работы модели. Благодаря использованию потокового авторегрессивного вывода (stream autoregressive inference), время отклика системы сократилось на 300%. Это реализует параллельную обработку, позволяя системе одновременно видеть, думать и действовать.
Таким образом, обновление VLA Xpeng делает значительный шаг вперед в создании более интеллектуальных и безопасных систем для автономного вождения, предоставляя искусственному интеллекту возможность понимать сложность реального мира.
Источник: https://www.ithome.com/0/995/014.htm
- Последние
- Популярные
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
-
- Август, 31
-
Новости по дням
1 сентября 2026
