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NVIDIA ha reso disponibile Alpamayo 2 Super per l'uso commerciale nei veicoli autonomi. Basato su Cosmos 3 Super Reasoner e addestrato tramite apprendimento per rinforzo, il modello offre ragionamento avanzato, visione a 360 gradi, tracciamento causale ispezionabile e prestazioni da primato nei benchmark di settore per robotaxi e flotte commerciali.

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Comunque ci vorrà mezzo datacenter per avere un sistema di guida autonoma decente.

Comunque ci vorrà mezzo datacenter per avere un sistema di guida autonoma decente.

Tocca, di nuovo, ricordarti la differenza tra addestramento ed inferenza. Le auto non imparano mentre guidano, usano modelli statici, sarà poi chi crea i modelli a raccogliere i dati per crearne uno successivo migliore.

Le auto a guida autonoma, pur avendo una parte computing notevole, non andranno in direzione di sistemi più grandi, anche perchè più grandi vuol dire più energivori ed è una cosa che le auto elettriche vogliono davvero evitare, ma il punto principale è che non servono, cioè, la potenza fa sempre comodo, ma non è quello il problema.

Il problema sono i dataset di addestramento, il mondo è caotico, non è un libro di matematica, basta una situazione troppo diversa dal normale e il modello va in palla.

Aumentare la quantità e la qualità del dataset non fa aumentare la dimensione del modello, che è direttamente proporzionale alla potenza necessaria per fare inferenza, la dimensione la decidi prima, e per le auto l'hanno già decisa in base all'energia a disposizione, la dimensione dell'auto, ecc... Più dati rendono il modello più intelligente (semplificando il concetto), non più grande e più lento.

Tesla, Waymo e compagnia non devono mettere più GPU e più memoria sulle auto, devono addestrarle meglio.