特斯拉 HW3 車輛使用較小的 FSD 模型！網友實測：還是沒有 HW4 那麼平順

特斯拉 Autopilot 軟體總監 Ashok Elluswamy 最近分享了有關 FSD V12.5 在 AI3（HW3）車輛上推出的見解。根據 Elluswamy 的說法，特斯拉成功使用較小的模型，在 HW3 上實現了與 AI4（HW4）車輛運行 FSD V12.5 相似的性能。

本週，特斯拉已透過 2024.26.20 軟體更新，向 AI3 車輛推送 FSD (Supervised) V12.5.1.5 版本，此次更新帶來了幾項顯著改進，例如：

1. 交通燈反應時間：車輛在綠燈時的反應速度顯著提高，不再猶豫。
2. 減速帶處理：車輛現在會適當減速，而不是快速駛過減速帶。
3. 行人檢測：車輛能夠在黑暗中檢測到行人並減速，顯示出更高的安全性。

不過，目前仍有一些小問題需要解決，例如在無保護左轉時方向盤的抖動，以及車輛在某些情況下以低於限速 10% 的速度行駛。

Ashok Elluswamy 表示，由於 AI3 的硬體性能不如 AI4，因此特斯拉使用了一個較小的模型來運行 FSD V12.5。雖然參數數量有所減少，但該模型仍能提供接近 AI4 車輛上的性能。

儘管 HW3 使用的是較小的模型，特斯拉已成功最佳化這些模型，使其在 AI3 上的性能接近 AI4，這代表搭載 AI3 的車輛仍可正常使用最新的 FSD 功能，而無需升級硬體。

由於 HW4 硬體原生支援一些 AI3 不具備的操作，為了在 AI3 上模擬這些操作，特斯拉必須在編譯器中實作一些內核（kernels）。這些內核模擬了 AI4 硬體上原生支持的操作，使得 AI3 能夠運行與 AI4 相同的 FSD V12.5 模型。

特斯拉團隊也在努力進行這些操作的實作與驗證，並透過結合其他模型壓縮技術，預計未來能在兩個硬體平台上運行相同的 12.5 模型。即便如此，Ashok Elluswamy 也解釋，模型參數數量只是效能提升的眾多因素之一，資料集分佈、資料集品質、模型架構、訓練計算等都對最終效能有著巨大影響。

知名特斯拉網紅 Zack（@BLKMDL3）在他的 AI3 車輛於半夜收到更新後，立即出門測試。他表示，最新版本的 FSD 在高速公路上的表現非常出色，併道順暢、加速平穩，整體駕駛感非常自信，轉彎時的操作也相當流暢，明顯優於 12.4.3 版本。

此外，在市區街道駕駛中，FSD 面對行人、交通和施工區時的表現也令人滿意，併道和加速處理得很好。不過，Zack 也提到操作仍不如 AI4 那麼平順，他不確定這是否由於天黑、這個版本的特定問題，或是 AI4 的硬體優勢更大。他計劃再多次駕駛，並與 AI4 進行更深入的對比。不過還是很高興現在 FSD 可以在 AI3 車輛上運行了。

事實上，OpenAI 也使用較小的模型來應對不同需求和資源限制。例如，OpenAI 推出了像 GPT-4o mini 這樣的較小模型版本。這些較小模型在參數數量上有所減少，但透過最佳化和壓縮技術，仍能提供接近大型模型的性能。

然而，儘管較小模型的性能接近完整版模型，但在某些方面仍會有差異。較小模型可能在處理非常複雜的任務或需要高度精確的情況下，表現不如完整版模型。此外，完整版模型通常擁有更好的泛化能力，能夠更有效地處理多樣化和未見過的數據。

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