作者：纯杜安安 来源：原创 发布日期：05-23
MLIR 从零开始重写了 AI 编译器和运行时，使反应速度提升了 20%，并提高了模型迭代速度。 减少了不必要的车道偏转和轻微的尾随行为。 提高了停车位选择和操控的果断性。 改进了停车位位置的预测功能，现在会在地图上以 （P） 图标显示。 增强了对紧急车辆、校车、违章车辆和其他罕见车辆的响应能力。 -通过将强化学习训练集中于难度更高的示例，并增加奖励以提升主动安全意识，改进了对小型动物
和章程的规定办理。责任编辑：刘万里 SF014
提升主动安全意识，改进了对小型动物的处理能力。 改进了在复杂路口（包括复合信号灯、弯道和黄灯停车）的交通信号灯处理能力——这得益于对来自特斯拉车队的难度较高的强化学习示例的训练。 通过从车队中获取罕见事件，改进了对延伸、悬挂或倾斜到车辆行驶路径上的罕见或特殊物体的处理能力。 通过保持控制并在无需驾驶员干预的情况下自动恢复，改进了对临时系统故障的处理能力，从而减少了不必要的脱离。 即将进行的
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发布时间：09:53:42