理想汽车推送OTA 8.0版本，李想称公司辅助驾驶开始“全面领先”，VLA优于世界模型？ #模型

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... 2025-09-12 21:20 .. 具体功能我们将依据相关法律法规推送.”
    理想汽车方面补充道。
    图片来源：理想汽车官微在9月11日，李想在社交媒体发文称，现在网络上对9月10日开始推送的OTA8.0版本的理想VLA司机大模型出现“残血版”原因的分析，大多是不实信息。
    据理想汽车方面介绍，凭借VLA司机大模型对环境、导航的理解和推理能力，辅助驾驶功能在通过主辅路切换、高架匝道等复杂路口时，选路更加精准。
    此外，VLA司机大模型具备车速记忆能力，能够记住用户在特定道路的车速偏好，用户只需要通过对话就可以设定车速，未来再次通过该路段时，模型将自动调用记忆并调整为记忆过的车速。
    理想汽车方面还表示，VLA泊车则拥有自主寻路、漫游找车位、导航终点靠边停车等功能，实现任意车位到任意车位的辅助驾驶体验。
    VLA可被视为端到端的“智能增强版”除理想汽车外，元戎启行、小鹏汽车等也在VLA领域进行布局。
    元戎启行于8月26日 .. UfqiNews ↓ 23

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...中国凭借应用创新、数据规模和政策驱动快速追赶，差距持续缩小.
    DeepSeek的成功，已经证明我国在大模型领域走出了一条“低成本、高性能”的创新之路.
    算力是人工智能竞争的重要战场.
    人才、数据、算力被视为发展人工智能的关键三要素.
    其中，算力是训练大模型、处理海量数据的核心基础设施，决定着算法的创新空间.
    当前，美国在人工智能核心算法和框架方面占据优势，在先进算力领域也处于领先地位.
    国产算力在市场占有率、性能优化、生态成熟度等方面有待提高，还面临技术封锁，困难重重.
    这也导致了有观点认为“国产算力无法训练一流大模型”.
    差距确实存在，但并非不可逾越.
    比如，华为虽然单芯片工艺落后美国一代，但采用数学补物理的办法，通过叠加和集群等技术，也能极大提升系统性能，最终达到世界先进的计算水平.
    这不仅是芯片性能的追赶，更是通过系统工程创新与深度协同机制，将“根深叶茂”的研发理念转化为.. 07-08 12:10 ↓ 45

...经验表明“模型的参数数量”“训练数据量”“计算量”这三个因素与AI的性能成正比.
    因此，与美国微软（Microsoft）关系密切的OpenAI及美国谷歌（Google）等公司，展开了“让更大的模型用更长的时间学习更多数据”的规模竞争.
    “DeepSeek冲击”预示着这种规模竞争“进入尾声”.
    要从头开始开发高性能大语言模型，需要大规模的模型和大规模的学习，这一事实在未来可能基本上不会改变.
    但是，仅靠这些做法已经无法在竞争中取得胜利了.
    仅使用Transformer的一半机制笔者认为，这种规模竞争发生的背后原因可能是OpenAI开发的“GPT”内部结构存在问题.
    GPT是“GenerativePre-trainedTransformer（生成式预训练转换器）”的缩写，它基于谷歌开发的“Transformer”模型.
    首先，我们来回顾一下Transformer的工作原理.
    T.. 03-12 05:40 ↓ 42 ..UfqiNews