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后来我们很快摒弃了之前的思路,采用了 Foundation Model (基座模型)以及云端加车端的两套处理方案,包括蒸馏、剪枝和强化学习,这意味着不再单纯依赖车辆本地的计算能力,而是将一部分计算任务放到云端,利用云端强大的算力进行运算,在车端做一些必要的处理,两者相互配合来实现自动驾驶。云端训练要花大量时间,因为 infra(基础设施)与本地不同,云端是训练完再部署到车端,这也导致我们慢了一些。


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