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比如,传统的车辆驾驶决策与控制方法,依赖于全面的交通知识、完善的驾驶规则。而在应用人工智能以后,可在自动驾驶决策控制中考虑更加复杂的驾驶环境。“加入其他车辆轨迹、道路设施、乘客反馈等信息,帮助自动驾驶车辆更好地理解驾驶环境,并做出合理的驾驶决策。”陈菁举例。
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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。
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