此次人才招募表明特斯拉正超越“堆数据训练”的既有范式,转向重塑车辆的前瞻思考机制,从单纯的“行为模仿”迈向对周遭物理世界建立真正意义上的理解。这一推理层有望成为FSD从“监督学习”迈向“无监督自主决策”的关键跃迁,带来显著的技术提升。
特斯拉FSD技术多年来面临的核心批评是缺乏“常识性推理能力”。尽管FSD在基本驾驶操作如车道保持、制动与转向上表现出色,但在应对复杂场景所需的高阶推理任务上仍有不足。特斯拉正在招聘人工智能工程师,专注于强化学习与知识蒸馏,以研发更智能、更紧凑的模型架构,解决FSD在真实世界中难以妥善处理的典型场景。

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