Что может, что не может AI. Обсуждаем возможности, делимся опытом, спорим, но в рамках приличия.

Хотелось бы, но такие ответы показывают, что понимания 0. Узнай для начала разницу между обучением и использованием.

А теперь перечитай топик и дай ответ - при чем тут количество машин к работе KPA?

Печально, из 7 ответов только 1 по существу, остальные пришли пофлудить, толком не прочитав, про что тема. еще 2 флудера где-то потерялись, хотя вроде как не в бане)) 

Что машин нету на дорогах и они не маневрируют? На мкад вечером съезди и оцени удержание дороги и ситуацию когда подрезают стритрейсеры. 😀

Вообще скандал был недавно, этот АИ не замечает перевёрнутые машины и прёт на них не снижая скорости..

И еще раз - перечитай про КАКУЮ я технологию пишу! Потом попробуй привязать свой коммент к теме.

Что ты всё время пишешь? Какое обучение и использование? Что ты говоришь.

Тупо к TensorFlow аим в игре подключали. Какое обучение? Аим уже отлаженный.

Всё иди обучайся дальше, человек заголовок.

Он и парковаться не умеет  и ездить в местах, когда все плотнечком. А у нас в час пик по другому и не бывает.  Вообще все эти функции ненужная игрушка. Там и куча ограничений пишут производители. Та же система удерживания в полосе не будет работать, если скорость ниже определенной, поворотник включил , abs включился, полоса узкая и тд и тп.

Ездил на новой jaecco j8, там все это есть. И камер куча , про повороте можно со всех сторон контролировать и сверху. И удержание тоже. Только вот я этим всем не пользовался, по привычке по зеркалам удобнее , чем в экран пялить. Удержание нафига тоже не нужно, поставил круиз и сам все равно всегда контролируешь ситуацию. В Тесле с автопилотом тоже нужно держать руль и смотреть на дорогу. Удовольствия от вождения так не получишь , как буд то автоинструктор и контролируешь свою жену, которая только права получила. 

так в этом и проблема, что тупо. Может надо было умно? Ты походу в принципе не понимаешь что такое Tensorflow.

Даже использование предобученной модели для aimbot требует ее дообучения на реальных скриншотах и для этого нужно порядочно ресурсов, что бы не было "тупо". В системе удержания  в авто есть предобученная модель и Lite  там более чем предостаточно. 

Впрочем, что спорить с коиентом, уоторому чтоб нап=рисовать и определить что три точки в радиусе находятся, нужно 3 дня и чатГПТ 😂 А нужно было всего-то в школе учиться)

О точно, про тебя, сказочника забыл! Какое удержание на курьерком велосипеде?
Ты хоть прочитал про что речь-то? Или буквы не все понятны? Начинают все в кучу валить, не вникнув о чем речь, клоунада просто! 

Вот достаточно такого перла, чтоб понять что ты в глаза не видел такой системы. В какой ты экран пялишься, когда едешь и включена система удержания? Заказы на смартфоне проверяешь? 

Эти системы и предназначены для  дополнительной помощи, а не вместо вождения. 

В новом пассате очень классно реализовано. Нсли отпускаешь руль, он через 5-7 секунд подает звуковой сигнал, потом включает вибрацию руля, если нет реакции - делает несколько притормаживаний, чтобы разбудить водителя. Если же нет - сворачивает на обочину, останавливается и включает аварийку. Мой фокус не умеет сворачивать, он просто в полосе остановится и включит аварийку. Это всяко безопаснее чем заснуть за рулем и вылететь в кювет.

Иллюзия безопасности и комфорта которая отучает мгновенно принимать решения в нестандартных ситуациях.

Современный самолет 90% времени проводит в режиме автопилота. Это не означает что за штурвалом сидят неподготовленные пилоты. 

современные ассисты в тех же автомобилях позволяют улучшить контроль над авто. Нсли ты не умеешь ездить. то тебе никакой автопилот не поможет. 

Автоопределение товара на кассе отучит тебя отличать картошку от морковки или просто сэкономит немного времени в магазине? 

Согласно результатам внутреннего тестирования OpenAI, o3 и o4-mini склонны к галлюцинациям чаще, чем старые модели, включая o1, o1-mini и даже o3-mini. Модель o3 выдала 33% ошибок на тесте точности компании. Это примерно вдвое больше, чем у предыдущих моделей OpenAI. Тогда как o4-mini показала еще более худший результат — 48%.

Хуже того, специалисты компании, похоже, не до конца понимают причины проблем. Согласно их отчету «необходимы дополнительные исследования, чтобы понять причину» этих ошибок.