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title: "$特斯拉(TSLA.US)從技術角度解釋一為啥 fsd 很難落地，當前階段的 AI 是基於統計學原理做的，也就是儘可能的枚舉所有的場景，然後擬合出無數個函數，用這些函數來解釋這些數據。神經網絡也就是這"
description: "$特斯拉(TSLA.US)從技術角度解釋一為啥 fsd 很難落地，當前階段的 AI 是基於統計學原理做的，也就是儘可能的枚舉所有的場景，然後擬合出無數個函數，用這些函數來解釋這些數據。神經網絡也就是這無數個函數的組織結構。這種 AI 是沒有理解能力的，它的特質決定了，只要有足夠的數據，它就可以在一些很專業的領域輕鬆超越人類，但是相反，針對一些複雜的場景，沒有足夠的數據他就無法徹底解決問題。這就是當"
type: "topic"
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url: "https://longbridge.com/zh-HK/topics/20834524.md"
published_at: "2024-04-30T15:53:36.000Z"
author: "[我不是李白呀](https://longbridge.com/zh-HK/profiles/11407043)"
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# $特斯拉(TSLA.US)從技術角度解釋一為啥 fsd 很難落地，當前階段的 AI 是基於統計學原理做的，也就是儘可能的枚舉所有的場景，然後擬合出無數個函數，用這些函數來解釋這些數據。神經網絡也就是這

$特斯拉(TSLA.US)從技術角度解釋一為啥 fsd 很難落地，當前階段的 AI 是基於統計學原理做的，也就是儘可能的枚舉所有的場景，然後擬合出無數個函數，用這些函數來解釋這些數據。神經網絡也就是這無數個函數的組織結構。這種 AI 是沒有理解能力的，它的特質決定了，只要有足夠的數據，它就可以在一些很專業的領域輕鬆超越人類，但是相反，針對一些複雜的場景，沒有足夠的數據他就無法徹底解決問題。這就是當前 AI 模型做法的侷限性，沒有真正的智能，沒有足夠的時間，足夠的數據，fsd 始終無法超越人類

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