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团队发现，GPT模型在识别间接要求、错误想法和误导方面的表现能达到甚至超越人类平均水平，而LLaMA2的表现逊于人类水平；在识别失礼方面，LLaMA2强于人类但GPT表现不佳。研究人员指出，LLaMA2的成功是因为回答的偏见程度较低，而不是因为真的对失礼敏感；GPT看起来的失利，其实是因为对坚持结论的超保守态度，而不是因为推理错误。
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目前，端到端智驾“卷”算力的程度已经超出之前的预期。目前，特斯拉超算中心的算力支持由其自研的D1芯片和自研的超级计算机Dojo组成，投资约10亿美元。而国内一些车企的端到端则更多使用了云计算方案，如小鹏汽车的云计算大模型等。“总体上看，除了自动化程度越高对于算力需求越大之外，道路交通状况的复杂程度也增加了端到端自动驾驶系统对算力的需求。”曾文翔表示。
正版蓝月亮精选资料免费报道提到，除了提高计算能力之外，xAI还调整了其训练方法以改进 Grok 3的能力。例如它采用了合成数据集，即人工生成的专用数据集，而不是真实世界的数据，通过模拟各种场景来训练AI模型，确保数据集多样化且受控。这有助于提高AI的学习效率并解决数据隐私问题；Grok 3具备自我纠正机制，即允许大模型识别和纠正自身错误的AI技术，它通过评估其输出并将其与已知的正确响应进行比较，可以随着时间的推移优化其答案，从而减少错误并提高准确性；此外Grok 3还具备强化学习能力，该系统经过训练，可通过反复试验最大限度地提高积极结果，从而提高其决策能力。根据xAI和马斯克的说法，这些改进将通过使用多个验证步骤来减少机器幻觉问题的出现，通过可靠来源检查信息来提高逻辑准确性，并通过持续的自我评估和学习更有效地适应。xAI还宣称，Grok 3已经引入人工反馈循环和上下文训练，以确保更自然和准确地响应。
