3 个核心研发部门被拆分。 文丨王海璐 倪萍 ** ** 《云见 Insight》独家获悉,理想自动驾驶部门近期重新梳理了组织结构。 之前,理想自动驾驶部门有三个核心研发团队,负责人均为高级总监。其中,贾鹏负责 VLA 和世界模型的研发;夏中谱负责端到端模型的研发;王佳佳负责量产研发。 这三位负责人
文|博阳 编辑|可君 在GPT-5发布之前,Information曾报道称,GPT-5的性能提升主要来自其研发出的“通用验证器”(Universal Verifier)。 虽然GPT-5后续的能力升级不及预期,但通用验证器却已经成了大模型的下一个“圣杯”,近期内成了AI圈内最近最热的话题之一。 为什
上周,字节发表了一篇关于AI强化训练的论文:《Harnessing Uncertainty:Entropy-Modulated Policy Gradients for Long-Horizon LLM Agents》。 不用害怕,我保证今天这篇文章的每一句话,都会讲人话哈哈。 想聊聊它,因为我觉得
自动驾驶发展到今天,往完全自动驾驶L4的最终高峰挺进的路线,分成了两个——以华为和特斯拉为代表的WA(World Action,世界行为模型)路线,和以理想、小鹏等为代表的VLA(Vision-Language-Action,视觉-语言-动作模型)。 我觉得这是一个很有趣的分歧,不只是技术路线,可以
本文2700字,阅读时长约10分钟 本文不做科普,仅分享一些个人看法。最近在智能驾驶领域,关于VLA(Vision-Language-Action)的讨论很多,有的基于技术分析,有的出于逻辑推断。我简单梳理一下目前的多种观点,帮助大家更清晰地理解VLA,同时也提出我自己的判断,供大家探讨。 先谈谈我
** ** 引言: 在攻防对抗日益激烈的今天,传统以人工为核心的安全运营面临时效、精力与知识边界三重瓶颈。 Security Agent 打通全域安全数据与关键基础设施数据,通过即时上下文生成、假设驱动的数据分析与多源横向排查,快速还原攻击链路与影响范围,将应急响应从数小时压缩到分钟级,并在真实攻击
回答时间:25年8月8日 回答人:理想自动驾驶高级算法专家 詹锟 湛逸飞 其中第1-6个问题是TOP2问的 Q1:我个人感觉理想自己判断出来强化学习用于自动驾驶是非常重要,我感觉这个点对理想资源投入VLA非常有帮助,不知道您这边是否同意这个观点?还有人认为李想在理想自动驾驶的作用是类似于马斯克在特斯
作者:hassonlin 前言:为什么选择Cursor? 最近几个月,我被安排负责与大模型应用相关的开发工作。刚开始接触OpenAI的AgentSDK、OpenManus时,面对一大堆新名词,比如Functioncall、ReAct、Agent 等概念像一堆零散的拼图等,真的是一头雾水。好在平时我也
为什么我们需要关注数据类型?—— 算力、内存与效率的挑战 我们见证了从BERT到GPT-4等模型规模的爆炸式增长。训练和运行这些“巨兽”需要巨大的计算资源(算力)和海量的内存。传统的32位单精度浮点数(FP32),虽然是科学计算的“黄金标准”,但其带来的内存占用和计算开销已成为制约AI发展的关键瓶颈
本文4400字,阅读时长约15分钟 (篇幅较长,信息量大,建议先收藏转发,再阅读) 本篇,将着重讲解理想i8发布会上半场,关于发布会内容组织与产品卖点介绍方法的问题。并参考了雷军、罗永浩,以及苹果的思路,提出相关改进建议。 在上一篇,我以第一性原理审视理想i8发布会下半场,批评了因技术自嗨(VLA、