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作者LDPC (Channel Coding)
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標題Re: [情報] 特斯拉第四季營收遠低於預期 盤後大跌逾6%
時間Fri Jan 26 15:45:30 2024
不太一樣啊 首先自駕的車子吃電池先天上就決定算力有個上限在 而自駕容錯率又低 落地場景難度相對高 現在生成式AI算力無限往上疊 在雲端上跑沒有電池綁手綁腳限制 而且可以搞出一堆花樣來 才不是啥鬼泡沫玩意QQ 有小道傳言說 祖柏克現在搞AI是覺這玩意可以幫助他的原宇宙 因為他覺得他元宇宙NPC都可以叫AI來當 Meta最近很狂 都喊出AGI口號了 微軟哪天叫暴雪裡面的NPC都用AI跑都不意外 像是這篇AI NPC用在電玩 https://arxiv.org/abs/2309.09971 且這篇paper還是微軟的 其他專案也有https://github.com/AkshitIreddy/Interactive-LLM-Powered-NPCs 老黃這次CES裡面其實也展現幾個AI NPC 對話是隨機產生 以後就是跟NPC談戀愛的時代了 -- 福利連是我的 不要跟我搶!!QQ ※ 引述《chopinmozart (aha)》之銘言： : ※ 引述《gso1987 (gso9)》之銘言： : : $TSLA目前盤前-7%… : : 其實財報聽下來沒有什麼新的壞消息 : : 要拿eps, revenue 雙miss 這種早就知道的事情來說已經晚了 : : 畢竟也沒人真的看eps買特斯拉股票 : : 財報後大跌也在意料之中 : : 華爾街期待的全年交付量預期和毛利率改善都沒給 : : $25k compact car要等到2025下半年 : : 只說了growth rate will be notably lower than 2023 : : 真是廢到笑 : : 不論如何賣不動就砍價是確定的 : : 特斯拉對於季度財報和機構投資人的態度 : : 就蠻不情願的… : : 我認為2024比較能期待的大概只剩 : : Cybertruck + updated Model 3 : : 還有Model Y改款有希望在下半年推出 : : 至於FSD V12: : : 目前測試影片看起來還可以 : : 需要推送給更多車主幫忙公測 : : 今年會是特斯拉股東痛苦的一年 : : 尤其看AI股賺到流湯 : : 老黃蘇媽創新高 : : 老馬還在半山腰 : : 真的是沒有比較沒有傷害 : : 最近又出現很多特斯拉冬天充不了電 : : 續航劇減的新聞 : : 不過和18、19年的FUD比起來真的還好 : : 那時候特斯拉是在破產邊緣 : : 和現在滿手現金不是同一個量級 : : 持股方面我是covered call已經上滿了 : : 希望明年會更好…QQ : 是這樣的 : 今日特斯拉 明日微軟 : 現在的微軟就跟兩年前的特斯拉一樣 : 靠著AI自駕車吹上天 : 從2020實現 L5 自駕吹到 2024 年 : 大家都快忘了有L5自駕車 : 而微軟現在正在走這條路 : 生成式 AI 在 2023年吹上天 : 應該2025就下去了 : 生成式 AI 說穿了就跟特斯拉的自駕車一樣 : 叫他寫文章很簡單 叫他造火箭就很抖 : copilot 就跟特斯拉的 L5 一樣吹過頭 : 特斯拉頂多就自動跟車大家敢用 現在要完全自動駕駛根本難如登天 : copilot也是頂多寫寫簡單的東西或一些周邊測試 : 很難成為主要生產工具 : 大家很快就會發現生成式AI只是寫寫文章的玩具 : 真的要變成毀滅人類的天網可能是2100年以後的事情 : 特斯拉只是第一個被看破手腳的 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 67.169.111.72 (美國) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1706255132.A.379.html ※ 編輯: LDPC (67.169.111.72 美國), 01/26/2024 15:47:33 ※ 編輯: LDPC (67.169.111.72 美國), 01/26/2024 15:49:02
推 waitrop : meta在ai領域的確很狂,有Yann LeCun帶隊十年 01/26 15:48
→ waitrop : 但是meta在ar/vr的問題還是沒有改變,硬體與技術 01/26 15:49
→ waitrop : 還是無法解決暈眩與長時間使用的問題,目前比ai還難 01/26 15:50
推 CORYCHAN : 請問大大怎麼看AMD這波 01/26 15:56
→ strlen : 一半天空偏不選要選千年老阿罵 有夠瓦 01/26 15:57
推 Kroner : 看到有人提到關節痛，我就想到有一篇UC2推薦的文章 01/26 21:09
推 CORYCHAN : 99 AMD 01/26 15:57
推 bring777 : AI沒網路就是個廢物 01/26 16:01
推 jinshun : 很狂嗎 社群一堆詐騙貼文原來都狂AI弄出來的 01/26 16:01
推 JKCCF : 想了解 NV另外兩個領域，車用跟Omniverse的潛力XD 01/26 16:01
推 Chricey : 不動對關節最好，拎北都躺著 01/26 16:01
噓 a000000000 : 福利蓮開宇宙戰艦 01/26 16:15
推 loat : 老阿罵了欸 至少選肥倫吧 01/26 16:17
推 rebel : 訓練跟推論是不同的 你是不是誤解了AI 的應用模式 01/26 16:18
→ LDPC : 以Megatron-Turing-530B 它在推論要用到40顆A100 01/26 16:24
推 Kroner : UC2推薦？有人試過嗎？靠譜嗎？ 01/26 16:24
推 abccbaandy : AI肥倫應該超嘴吧 01/26 16:24
→ LDPC : 一顆A100大概是250W 如果你用ASIC這種省電 缺點就是 01/26 16:26
→ LDPC : 不好隨插即用 01/26 16:28
推 waitrop : AI server 沒在跟妳隨插即用啦! 插上去用到整台壞掉 01/26 16:30
推 Kroner : UC2是天然成分嗎？還是有添加物啊？ 01/26 16:30
→ waitrop : 從DC抓出機器然後換一張GPU還要搞半天的成本更高 01/26 16:31
→ waitrop : 大部分如果可以就用軟體跳過這顆GPU,如果可以 01/26 16:31
→ bnn : 怎麼看meta都是下一個炸掉的財爆 01/26 16:32
→ LDPC : 我在說電動車不太可能跑大模型啦 他先天有算力限制 01/26 16:32
推 Chricey : 樓下關節痛都吃鞏固力 01/26 16:32
→ SRNOB : 祖柏克瘋了喔? 憑他那個巴黎鐵塔自拍元宇宙? 01/26 16:33
https://www.youtube.com/watch?v=guE7zZYUEyM QQ AI福利連不香嗎
https://www.youtube.com/watch?v=7LASttrRkVo 一起來推AGI福利連吧 QQ
→ LDPC : 且隨插即用指的是模型參數架構update asic不能這樣 01/26 16:33
推 waitrop : asic的確受到特定算法與模型架構限制 01/26 16:36
推 leoloveivy : 西元2024年還在頭暈quest3賣爆了 01/26 16:36
推 Chricey : UC2推薦？有人試過嗎？靠譜嗎？ 01/26 16:36
→ waitrop : 每種訂製的asic都有特定使用的算法與模型架構 01/26 16:36
※ 編輯: LDPC (67.169.111.72 美國), 01/26/2024 17:00:37
推 pantani : 你說的不錯 只是要多久才實現 01/26 17:22
推 Jeff1989 : 希望能跌倒165慢慢接 01/26 17:23
推 pantani : http://i.imgur.com/Gov7Wnf.jpg 01/26 17:40
推 Chricey : 關節痛有沒有辦法完全根治啊？UC2聽起來像萬靈丹 01/26 17:40
→ pantani : 股市就是把幾十年後的夢吹來反應在當前的股價 01/26 17:42
→ SAKUHIRO : 本來以為臉書要下去了沒想到默默又靠AI復活，感覺 01/26 17:53
→ SAKUHIRO : 明明也沒什麼產品，營收也沒有吧 01/26 17:53
推 webster1112 : 沒有夢想，人跟鹹魚有什麼差別？ 01/26 18:49
推 Kroner : 哇勒，UC2 這個東西真的是太讚了 01/26 18:49
推 caeserhaha : 不需要在車子上面去訓練模型吧，會放到車子上的應該 01/26 19:19
→ caeserhaha : 都是已經fine tune 過的了 01/26 19:19
推 gino0717 : 跌到100進場 01/26 20:18
推 hcwang1126 : 但 現在主機不勘負荷 想分散一些事到邊緣運算 車可 01/26 20:48
推 Chricey : 關節痛就老人病 01/26 20:48
→ hcwang1126 : 能不錯 01/26 20:49
推 hcwang1126 : 特手機 特車 dojo 可能可以在這特架構下作什麼特化 01/26 21:09
→ hcwang1126 : 過的應用 然而我們可能也在經歷二次.com 泡沫 但泡 01/26 21:09
→ hcwang1126 : 沫後精彩可期 類莫語靜從不男不女的人工ai進化 並增 01/26 21:09
推 Chricey : 關節痛有人有有效的復健方法嗎？ 01/26 21:09
→ hcwang1126 : 殖 01/26 21:10
→ imhan705 : 幾個月前中國有手遊有ai npc惹 01/27 04:15
噓 hidalgo22976: 車子有什麼應用需要大型模型的...你能說說看嗎 01/27 12:21
現在一堆視覺Foundation Model大模型都屌打傳統CV 但能幫助自駕的偵測 且LLM也能幫助自駕的路徑規劃 你可以看看這篇整理的LLM自駕論文總集合 https://arxiv.org/abs/2311.01043 我們現實世界需要一堆0-shot recognition 來應付在訓練數據沒看過的場景和物體 傳統CV模型無法做到泛化(0-shot) 所以場景一改變 很多算法就失效 這也是為何 大模型被認為是一個通往AGI路線 原因就是泛化(Zero-Shot)能力 而模型越大 泛化能力越強 越能做到Zero-Shot 很多Foundation Model都有良好泛化能力 然後LLM的泛化能力也可以用來解決自駕上的路徑規劃甚至理解世界 再從沒看過場景 情況事件 泛化強的大模型都能接近人類去給決策和判斷物體為何 就算是有三寶駕車 有者上帝視角的泛化模型自駕都有機會可以閃過三寶的撞擊 https://arxiv.org/abs/2312.09245 但這些大模型在Inference也是會比傳統CV更吃 記憶體和算力 這也意味者你的電動車行使里程會被因此影響到 換言之如果你要一個LV5自駕 你要的是一個全面泛化性強的模型 這也是為何大部分自駕會選在高速公路場景 因為可以相對減少泛化性的要求 當自動駕駛處理市區或一般道路時 那就是一個災難的開始 我有一個認識的在Zoox 他們曾經遇到一個情況是 有人睡在大馬路上 在一個沒泛化性的自駕(訓練資料沒看過) 車子有大機率會直接輾過去 而目前能達到良好的泛化做法就是大模型的Foundation Model/Pre-Train Model 這也是OpenAI其中一篇論文講的 泛化的達成跟你Scaling Law有關 所謂的Scaling Law 就是你模型尺寸要大 才能顯出Emergent Ability 不過我感覺你一定不知道我在說什麼 總之 歡迎加入跟我一起推福利連QQ ※ 編輯: LDPC (67.169.111.72 美國), 01/27/2024 15:40:52