Waymo привлекла $16млрд при оценке $126млрд и раскрыла архитектуру ИИ
Alphabet остаётся мажоритарным инвестором, раунд лидировали Dragoneer, DST Global и Sequoia Capital.
В этом году компания планирует запуск в 20 новых городах, включая Токио и Лондон.
Также Waymo опубликовала впервые детальный технический разбор своей ИИ-архитектуры.
Система построена на 3-х взаимосвязанных компонентах, которые питаются от единой базовой модели Waymo Foundation Model:
1. Driver — система управления автомобилем.
2. Simulator — среда для обучения и тестирования в миллионах сценариев.
3. Critic — система оценки, которая анализирует поведение, выявляет проблемы и направляет улучшения.
Waymo Foundation Model - это мультимодальная базовая модель мира, которая
использует гибридный подход, не чистый end-to-end и не чисто модульный. Архитектура построена по принципу «думай быстро и думай медленно» по Канеману.
Обучена на основе Gemini и использует знания о мире для понимания редких ситуаций.
Waymo сначала создаёт большие модели-учителя для каждой задачи, затем дистиллирует их в компактные модели-ученики для работы в реальном времени. Такой подход даёт лучшие законы масштабирования, чем прямое обучение маленьких моделей.
Waymo говорят, что никакая симуляция и никакой сбор данных с человеком за рулём не могут заменить реальный автономный опыт.
Alphabet остаётся мажоритарным инвестором, раунд лидировали Dragoneer, DST Global и Sequoia Capital.
В этом году компания планирует запуск в 20 новых городах, включая Токио и Лондон.
Также Waymo опубликовала впервые детальный технический разбор своей ИИ-архитектуры.
Система построена на 3-х взаимосвязанных компонентах, которые питаются от единой базовой модели Waymo Foundation Model:
1. Driver — система управления автомобилем.
2. Simulator — среда для обучения и тестирования в миллионах сценариев.
3. Critic — система оценки, которая анализирует поведение, выявляет проблемы и направляет улучшения.
Waymo Foundation Model - это мультимодальная базовая модель мира, которая
использует гибридный подход, не чистый end-to-end и не чисто модульный. Архитектура построена по принципу «думай быстро и думай медленно» по Канеману.
Обучена на основе Gemini и использует знания о мире для понимания редких ситуаций.
Waymo сначала создаёт большие модели-учителя для каждой задачи, затем дистиллирует их в компактные модели-ученики для работы в реальном времени. Такой подход даёт лучшие законы масштабирования, чем прямое обучение маленьких моделей.
Waymo говорят, что никакая симуляция и никакой сбор данных с человеком за рулём не могут заменить реальный автономный опыт.