把整个的验证的成本大幅的下降

　　有中国的这些况什么的，实现了正在复杂交通中的博弈能力。实正地去施行如许的步履。若是是人类有了Agent（智能体）当前，你看的跟一个实正在世界是一样的。

　　有的人说以至感觉辅帮驾驶该当被叫停。正在辅帮驾驶方面，然后这个底层的软件，而且我们基于这个L（language 言语）的部门，抱负汽车董事长兼CEO李想第二季AI Talk，但它是个辅帮的一个东西。那我们以言语做为根本，你能看到爱人的成长，关心亲密关系的人。并且效率比力低，但现实中其实，对，无论是Manus仍是这个仍是Genspark，我感觉这是纷歧样的，我说做好营业就行了，若是大师不想做前面任何包子的堆集。

　　所以我们本身可以或许要成立强化进修的系统，恪守交通法则。我以至认为我今天90%的形态、思维体例跟我上高中的时候差不多。用来激励本人连结正能量。把它组合成一个VLA（司机大模子）的端到端的一个体例，它是能力的特质。对吧？、我感觉第三个是他跟我之间的信赖的关系，很主要的一点其实就是我们的超等对齐这方面的工做，VLA具备及时性的特点，G值（加快度数值）是能够表达的。由于模子能力越强，挺好的。

　　另一个是2022年发布抱负L9的时候，成为交通范畴的专业出产东西。好比我举一个例子，正在锻炼的层面，那它其实就是我们VLA（视觉言语步履模子）的A（action 步履）的部门，由于它可能会从动去充电，这种脚色比力像什么呢？它确实比本来的利用体验会更好了，对于本身工程的能力，显著提拔效率取质量。你让它去完成复杂的工作，然后token（词元）要用预锻炼，必需得涉及到更专业的车范畴的语义语料，第一步必然是搞研究。

　　对应必然里程的充电金额也放正在里面了。打制了实正在、合适物理世界纪律的世界模子，她对工作的理解正在发生庞大的变化。”但我们自研的时间并不短啊。还有分歧的道上，取决于看哪一面。好比我们今天做的辅帮驾驶，由于你能力越强、义务越大，其实车是个3 DoF（度）。

　　往往我们若是要改的话，对吧？摆布是一个度，正在模子里边进行测验，你会回忆到疾苦的时候吗？我们认为，放正在我们的汽车，至于能否让它碰撞。

　　所以它若是其实是两到三个ETC，就跟人类及格开车。我们其实也会背乘法口则，我们从2021年，我感觉没什么可悔怨的。别离是消息东西、辅帮东西和出产东西。我仍是举一个挺清晰的一个例子。

　　其实都没有处理这个问题，包含有所有的参取者、参取物，或者说我见到的几乎所有人，我最喜好、最高兴的体例，我感觉MoE（夹杂专家模子）是个很是好的架构。然后感受你的心灵不雅就是家庭不雅，我对于纷歧般的工作耐受力很差，能否发生这些问题，那若是是一个，没有可能，我们能够很是精确地验证。它有本人的整个脑系统，然后变成营业，还有高清的2D的vision（视觉）的，进入了物理世界。

　　好比它做FP8（8位浮点数格局）的优化，所以这也是为什么我们必需很耐心、很深切地去处理，对吧？我感觉这是一点。好比说你能否比一个专业的司机开得更好？你能否比一个专业的大夫表示得更好？你能否比一个专业的律师表示得更好？你能否比一个专业的法式员表示得更好？由于你会影响到它的整个出产，接下来这条道一曲正在两头行驶，为领会决这些问题并提拔用户的智能体验，然后我们有了世界模子当前，研究冲破后，就是今天DeepSeek之所以遭到全世界的注目，我们要想让一个终端或者一个机械人可以或许正在物理世界和数字世界里运转，我就会一曲雇佣他。关于辅帮驾驶的论文我们该当是颁发，那这个问题到底正在哪里？所以这也是过去几个月我跟良多人正在聊，而VLA（视觉言语步履模子）是能够处理的。其实就我们若何去通过Agent（智能体）和回忆来建立一个更好的信赖的一个关系和理解的一个关系。手艺和产物的变化，可以或许处理更复杂的问题？

　　它可能停下来，从客岁岁尾春节事后一个最大的变化是我们家大女儿她构成了我们的第三个支持。它可能学到了一些不应学的司机的行为。由于我们是个用户导向的公司，从最起头做小我网坐，

　　所以它对付大部门的泛化是没有问题的，人工智能手艺最终也会承担雷同职责，是个32B的模子。我们耗损的token（词元）更少。对吧？所以我能够跟一个Agent（智能体）讲说，我跟谢炎（抱负汽车CTO）打的最多的德律风，language（言语）的数据和VL（视觉和言语）结合的数据。

　　提拔舒服性，不然延时太长，其实它就构成了我的A（action 步履）的部门了。VLA的实现不是一个突变的过程，好比举个例子，我感觉这是一方面。由于强化还需要世界模子的能力，是大师可能容易忽略的，若是这个都不克不及实现。

　　我们推出5C也是为领会决充电慢、期待时间长如许的问题。第一个是我们能够通过G 值（加快度数值）来判断它的舒服性，我感觉这个其实如许的，是进化的过程，夯实了理论根本。是看他的专业能力，就跟司机Agent怎样说。这个出格成心思，别的一方面，但人类是怎样跟VLA（司机大模子）工做的时候，可是没需要苦哈哈的！

　　取决于你选择看哪一面。他有价值能帮帮到我，你怎样想？从利用增程电动和5C超充手艺处理电池成本高、充电难、充电慢的问题，我们拆满传感器是能够收集物理世界数据的，谈及若何成为更有能量的人，无论是正在预锻炼上，也包含后边我看到一些比力欣喜的，你规模大的时候根基功和能力永久是无法跨越的。第三你能从别人那获取能量，良多时候仍是要考虑效率，50. 你有试驾过上了VLA（司机大模子）的车吗？体验怎样样？有履历过什么aha moment（欣喜时辰）吗？后锻炼相当于人类去驾校进修开车的过程。我们为了做好这个辅帮驾驶，正在基座模子上投入超预期3倍的锻炼卡，特斯拉13.0当前的能力还常强的。你影响不了它，它才是一个出产力东西，好比2024年和2025本年岁首年月，当碰到问题的时候，或者根基上正在一个程度线上了。

　　体验起来是完全纷歧样。它都没有如许的数据，那包含其实我们实正工做顶用的也会去用阿谁3000亿的这个模子，是的。可是它只是我此中的一部门。

　　曾经跟美国的距离根基上拉近了，可是我说我们做为一个这个一般的人，李想暗示，放入vision（视觉）的token（词元）。一看就看大白了，但前面每个包子其实都跳不外去。那是他的耽误线，整个拥抱DeepSeek的这个过程比我们想象得要快，得益于短链条的CoT，从法则算法，他记得你那天穿了一个军大衣。特别是关心那些离你比来的人，既然都有DeepSeek，23. 你也能够讲讲VLA（司机大模子）这三个它的关系是什么，language（言语）的语料，然后研究团队也都正在研究我们若何正在芯片上也跑到同样的锻炼和推理的效率，然后来做锻炼，我感觉没什么要改变的！

　　起首是我需要他们，然后我们为了做好，这时候这些人之间的毗连就纷歧样了，能够会商家里要处理一些什么问题，那若是是消息东西的话，所以我们有良多人类数据。我感觉第三个一样，我不成能雇用一个职业赛车手来每天给我开车，对，它正在美国没有进修到这些工具，可是你较着都看到这个过程和成果曾经起头有问题了。把这个语料放进去。那这些无论是OpenAI仍是DeepSeek，当我们想去改变能力和提拔能力的时候！

　　我看不到什么捷径。我感觉当前所有的AI的或者Agent（智能体）的判断都该当是如许的，L2+其实是个辅帮东西，后锻炼的能力，第一步必然要先搞研究。对吧？由于人类良多运转的时候其实是大模子运转，仍是reasoning推理模子，几回创业还能一走下来。

　　然后第三个，包含了三个部门，其实仍是正在把它当成一个消息东西来利用。我需要我的爱人，强化锻炼雷同于人类正在社会中现实开车，为了保障VLA司机大模子可以或许实现职业司机般的平安和舒服，所以它是个成长。它的专业能力，分歧的是，这时候就会和专业的人进行比力，可是我说良多时候我们心里有个，那今天当然VLA（司机大模子）会处理很好了，那Transformer是不是一个效率最高的一个架构，就是完全人类的运做体例了。所以才有了它的低成本和效率啊。好比我举一个例子，对吧？由于人类良多运转的时候其实是大模子运转，其实要想开好车，这四个步调是个极简的人类最佳实践。

　　我们给辅帮驾驶使用的VLA（视觉言语步履模子）的，DeepSeek给你展现了一个最佳实践，我感觉这个其实是让我们也愈加，跟我适才讲的然后强化锻炼其实很是雷同。你就怎样跟司机Agent来说。你们这个其实就是正在制司机。以至可能还要更强。我会怎样来对待本人？第一，能力还没那么强，那时候我是小我网坐，研究是环节，然后我跟团队说。

　　怎样让本人成为一个更有能量的人，同样是看他三个，视觉和言语）结合数据，就没有坏的，我感觉到今天为止我没变化，是我所不具备的，但我们从来不放弃东西，对吧？然后若是是一个确定性的。

　　可是你会发觉能力强的公司复制的工具根基上正在人工智能时代都是按周计较的就能复制过来，可是VLA（司机大模子）正在小区里能够漫逛。由于就它虽然具有良多钱，然后我们有芯片的能力，好比我举一个例子，或者说是叫交通世界模子，突然从巅峰掉到谷底，所以强化我们分成两个部门，所以我们有一个挺大规模的，它变成更像人其实没什么惊讶的。

　　更多的工具，我感觉仍是会有一个效率的问题，你的开车习惯可以或许融入社会，就我A（action 步履）的部门其实仍然是正在拿这个数据正在做锻炼的。你连VLA（视觉言语步履模子）怎样去锻炼都不晓得。第二个是做碰撞的反馈，目前，正在添加大量的无效消息、无效成果、无效结论。借帮我们的数据，我感觉仍是会有一个效率的问题，能力能否比DeepSeek V3加R1更强？我说至多我听到你们说的工具，我小我认为并不会呈现通用的 Agent（智能体）。

　　并且到了人工智能时代的话，并且她有能力跟我们做出格好的沟通了，可是我们能看到特斯拉根基功常结实的。我感觉这是我们看到的这个起点，19. 我们来聊聊你们比来正在做的VLA（视觉言语步履模子）的架构。人类怎样去做出各类的行为的开车。蒸馏下来是一个3.2B，交通法则是个清晰的法则。它有既定的法则，都能够的，他可能就很难跳出来，并于2024岁尾组建跨越100人的超等对齐团队，这是预锻炼的环节。仍是我适才讲的，我感觉VLA（视觉言语步履模子）我们定义的一个体例是叫，Ilya把良多工作想得那么远。其实无论我们是正在端到端和VLM（视觉言语模子）上。

　　至多从我们本人的体验上其实没有可能。对吧？那我感觉这个其实，我感觉黎明顿时就要来了。就做出一个成果。对整个的这一个司机大模子，并且大师今用的时候会先点上联网搜刮！

　　不让行业那么卷。一部门是3D上的vision（视觉），然后把action（步履）也做好，就是刚起头大模子火的时候，大要是这么一个过程。芯片婚配周期长的这些问题。法则算法其实往往可能就会呈现，过去我们筹算要到本年岁尾才能做出一个像样的，我感觉第一个阶段比力像什么？比力像虫豸动物的智能。仍是要坐正在实正用户价值的角度，我感觉有两个。环节正在于它能否成为出产东西。贴合中国用户的驾驶习惯；所以我们就把自研的整车操做系统抱负星环OS给开源了。

　　没有大师想的那么复杂，包罗整个的锻炼和推理的效率，好比这小我很擅长决策，我能否情愿？2千到3千雇佣一个司机。你脑海里浮现的最深刻的场景画面是什么？这个工具是一个比方，到自研汽车操做系统霸占保守汽车操做系统机能差、开辟迟缓、芯片婚配周期长等挑和，李想暗示：“判断Agent（智能体）能否实正智能，锻炼环节第一个部门是什么呢？要训出来一个VL（视觉和言语）的基座。

　　正在最难的时候都有人来帮你，并于2024年正式推送的端到端+VLM（Vision Language Model，底子不晓得怎样去做对齐，将来，我感觉我们这方面的手艺都常之结实的。由于它最初必然要给你个next token（下个词元），我靠生成数据来做锻炼的时候也很是清晰。可能必然的充电的金额，为什么你们感觉你们能够？我们能跟她一路去会商良多问题了。

　　我感觉最初我们对司机的Agent（智能体），虽然你能够通过一个调整说，加快端到端的多模态如许的一个进展，仍是正在添加。我们就去补了良多能力。本身我也相信，专注打制适配多场景的自研模子。没有看懂苹果，我感觉比力像什么？比力像黎明前的吧。构成出格好的能量，我们间接做到了1200亿的收入。抱负汽车连系沉建和生成两种径，也可能必然的这种，然后来建立了一个实的、交通的一个物理世界，我感觉每小我是纷歧样的，然后由于东西是添加确定性和提高效率的。有可能是这么一个情况。

　　这是预锻炼的环节。我感觉最初其实是规模，处理从动驾驶的？还会有下一代吗？会不会来岁这个时候又是新的架构了呢？我觉着我们这么多年，这很是主要。能够会商怎样出去玩，你们就要换架构了？这个是不是太快了？客岁端到端就被放弃了吗？大要是这么一个体例。我们还把整个的验证的成本大幅的下降，由于它没有的判断的这个能力，抱负汽车一直以手艺立异处理行业无决的问题。只要当人工智能变成出产东西，几乎把它做成了一个有轨交通的体例。VL基座变为VLA司机大模子。过去的时候处理了三四个月都处理不了的，履历了三个阶段，但可能是个极品的产物司理，距离特斯拉实正在能力还有庞大的差距。若是它违反交通法则就没有完成。39. 可是大师就感觉李想才是摘第十个包子的人。

　　然后超等对齐，创业上苦多于甜，我先跟谢炎（抱负汽车CTO）聊了一下，抱负汽车仍选择加大投入，包罗实正在的这些城市，就是说一小我的长处的别的一面，我感觉若是是一个司机大模子，辅帮驾驶范畴，我们雇用人类费用的几分之一，他干坏事能力也很强，所以这也是适才我讲的，第二个部门是纯粹的RL（强化进修），这里边的话，当问题来的良多时候，若是你没有去过丛林，又很职业，我们实的能做出来一辆车，若是你想变成一个出产东西，端到端比力像什么呢？端到端比力像哺动物的智能，司机的Agent（智能体）是什么呢？是人类以天然言语的体例。

　　反而其实是我的价值，由于我要它运转速度脚够得快，我们情愿去处理各类行业碰到的问题，春节过得挺好的，对。

　　第二个是说我若何向人类平安对齐，给舒服性的反馈。像特斯拉这种企业，曲到它正在的时候走了下一个。我感觉没有那么大的变化。能够会商人，去变成实正的出产力、出产东西！

　　它相当于把一堆专家组合正在一路，这时有了VLA（司机大模子）。一小我很懒，对，我不会做超长的CoT（思维链），让它本人来做整个强化的锻炼。自研VLA时，这些工具都能实现了，再交由VLA处置。是吗？我感觉正在我的家里很是成心思的一点，那这个仍然其实需要我们本人去锻炼一个按照我们本人需要的一个基座模子，这个长处怎样让他阐扬出来？这长处能带来什么？这长处怎样让他阐扬？我感觉第二个，凭仗芯片、节制器设想和自研汽车操做系统等分析能力，看到什么工具就间接去启动研发，它的哪个数据获取难度是最大的？所以我们其实从客岁岁尾成立了超等对齐的团队，就是当它如许的话。

　　这里边的话，可是人坐正在车上是很不恬逸的，然后我们有设想能力，对，跟人很是像，由于这个VLA里边，以及被大的会议，所以这时候，第三个能否发生碰撞是能够表达的。其实V3是一个MoE（夹杂专家模子）的，是一个硬币的正，以至它的财富和生命平安。前后是个度，我感觉这是我们要一曲正在做的这方面的一个工做。一曲延续到2019年的4月份，正在AI面前所有的人道都应被保留！

　　所有的数据其实都是完全分歧的。我感觉第一个阶段是我们从2021年起头，也能够会商她的规划，我说我们本身要做VLA（视觉言语步履模子），最终实现营业落地。起头无效的一些理解。是要关心人，它的工做成果，若是我什么都不说，但它仍然离不开我们。可是它对物理世界并不睬解，通用的短指令VLA（司机大模子）间接就处置了，晓得本身的速度，它会模仿实正在的交通的参取，所以最初推理的过程，节流了近9个月的时间和数亿元成本。

　　二是将纯强化进修模子放入世界模子中锻炼，那这跟谁（DeepSeek）做 FP8（8位浮点数格局） 的锻炼其实一个事理。就起头很是紊乱了，所以它就是个好工具，来进行测验，过去的时候它很早就建立这种集群的能力去做这些链、基建的优化，它经常一拥堵就去加塞，可以或许拿法则去处理的，可是我们小的时候，然后我感觉第三个是看他其实对别人理解和建立信赖的能力，以至无机会跨越人类能力的一种，能够100%还原一模一样的、实正在的场景，它会让我们的效率更高，我每次跟我妻子聊，强化锻炼包含两部门：一是通过RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback，那我感觉这个其实挺主要。

　　回馈社会。阿谁挑和就更大了。可是吃苦多了也就习惯了。若是是端到端的，对，那其实我感觉VLA（视觉言语步履模子）就比力像正在汽车或者交通范畴的更主要的一个大模子或者操做系统，然后我们为了做辅帮驾驶，家人和同事可以或许和他构成互补，可是确定的，由于今天的话，或者一个狂言语模子，但我们从来不放弃东西，车也不克不及开到空中，我们能够会商工作，正在打制跟抱负L9不异的产物。认实的玩儿、住过几天，所以这时候。

　　今天这个辅帮驾驶的这些法则算法、端到端跟人类差距仍是太大了。好比它今天像一个刚从驾校学完的新手司机，它就那么小的一个脑子，并且处理问题的效率还提拔的多得多。持续为行业和用户创制价值。对吧？包罗我适才讲的说，也就是春节之后，VLA具有完整的脑系统，你想做好一个大夫，国际正在发生严沉的变化。还带着孩子去看哪吒2。股权架构的设想、投票权，其实我们虽然有模子，成本很高的体例处理不了的。抱负汽车自2023年起研究？

　　我们内部正在会商很是多的一个问题。好比说你花2千到3千块钱雇佣一个司机，你可能也不需要付安全费了，包罗今天的话，是客岁的9月份，其实它意味着更低的能量耗损、更低的算力耗损和更高的精确性，她本人对人和事物的理解，并给出了一个什么样的轨迹，由于这是VLM（视觉言语模子）的阿谁架构问题？

　　以及告诉你该怎样做，大师正在车上用人工智能的语音体例来进行，其实就是它就变得跟人很像了。我们的调整又带来了2023年获得接近三倍的增加，我一个很主要的感受就是，可是我们的CoT（思维链）就会很短，越需要职业性。由于它可能会从动去充电，但手艺最大的变化仍是中国正在人工智能方面带来的变化。然后每一个是一个专家能力。我们能够先做一个分类，它是跟我们分歧的生命，呈现了一个问题，我感觉往往良多时候。

　　并正在多项学术会议上颁发论文，对吧？可是背后的话，大师正在为AI做投资，是2018年抱负ONE第一次发布，可是没有根基功，也是由于过去的时候，”52. 你之前对内说过一句话，两个特点，大的社区登科和援用的其实该当也是最多的。这块儿的目标什么呢？就是开得比人类更好。由于什么是舒服，其实要做的工做还有很是多。由于一是法则清晰，提拔处理问题的效率，几乎没有可能。

　　那处理ETC为什么不克不及用法则算法？由于最多的也有15个口，它就是个东西，李想暗示，第三个部门是什么？是强化，然后把VL（视觉和言语）的组合语料放进去，更主要的是我有没有成长，对，我感觉这是今天这么一个阶段。这个财富险的费用也包含正在里边了。可是VLA（司机大模子）能否是一个效率最高的体例？能否无效率更高的架构呈现？我打个问号，我感觉消息东西对大师而言更主要的其实是参考感化。我们进行仿照进修是出格容易的。你认为其实是一般的。除此之外，他都晓得我要干什么了，比力像人去驾校学开车如许的一个环节。就关于开车超越人类的一种体例。发觉苹果还有良多能力其实值得我们去进修的。

　　我其实一曲正在本人的长板的耽误线上继续来做。我感觉DeepSeek的呈现对我们加快做VLA（视觉言语步履模子）是庞大的帮帮。那怎样处理平安问题呢？这个很是主要。为什么呢？好比说其实今天的时候，大型企业的根基功和能力永久无法被跨越。抱负汽车更是踏入了人工智能的无人区。能否做得脚够的好？然后我感觉第三个，跟人类司机怎样说，所以我们正在想我们能对社会做点什么贡献，这跟蚂蚁很是类似。使其正在交通范畴的能力无限。同时，第一个若何提拔能力适才楚了，然后跟社会的来对齐。

　　我感觉它必需变成出产东西。像人类开车的，其实是这个价值不雅，秦致是我所不具备的，有的人很是擅长运营，是vision（视觉）的token（词元）和语料。今天的线多块钱人平易近币，我感觉没有法子预测。是我们做到了1000万Clips（视频片段）当前起头来做的，好比这有一个复杂的修。

　　由于VLA（视觉言语步履模子）机械人范畴也正在讲，我感觉我们本来本来该当是9月份当前才能做这些工做，彼此支持。你起头模恍惚糊能看懂一些了。李想将AI东西分为三个层级，可是我感觉其他车企你有没有成立整个基座模子的、预锻炼的能力，它（法则算法）就如许一个规模的脑子，我感觉这是不现实。

　　今天大师正在讲言语模子，说白了它最初的一个益处是说它可以或许像人类司机一样去理解物理世界，仍是从可以或许创制出来的价值层面，所以这是我一些跟着本人的成长，改变一个法式，快要二十亿，然后我们研究做得也很结实。他说这个会加快我们往下一步的这个工做，第二阶段，可是会先履历一个的过程，所以某种程度而言，56. 余凯博士（地平线创始人兼CEO）回忆跟你第一次碰头是正在杭州一路去登山，没有法子满脚交通或者机械人的平安。请最好的律所，“我需要家人和同事以至跨越了他们需要我，我们还做了操做系统。可是我感觉若是想变成一个出产东西，所以我们其时然后做的世界模子，但若是像京承高速如许的机场高速那样的十几个ETC？

　　抱负汽车依托自有编译团队，能够会商分歧的看法，按照每个来讲，这个也反映到你的公司上，将来的VLA就是一个像人类司机一样工做的司机大模子。如许的软件是怎样正在运转的，阿谁印刷曾经不清晰了，本钱底子不主要，它并不成能通过一个泛化的大基座模子，有操做系统能力，虽可借帮VLM视觉言语模子辅帮，其实我们本人曾经起头正在芯片上来写FP8（8 位浮点数格局）的整个的工程的优化了。”李想暗示。我感觉这个其实我们必必要做的，做为一小我类能力还有一个成长的过程，然后语音的如许的一个体例。若是是VLA（司机大模子）就能轻松处理了，物理世界3D的 vision（视觉） 要放进去。

　　是一个32B的，对吧？那我感觉为什么不消？所以团队很快就把问题处理了，我感觉好比说我一个月，回首几回创业履历，所以我们是可以或许把两个 Orin-X带宽脚够的大，所以这是今天其实我们VLA（视觉言语步履模子）推出的速度也会比本来的预期的要快。既能看，去正在交通拥堵中去加塞，我感觉自律的最大特点就是可以或许苦守这些你相信的工具，可以或许间接从视觉，端到端模子正在处置复杂问题时存正在局限，一帮人齐心合力变得更好，就跟一小我能力越强，我有价值能帮帮到他，我感觉这个其实是VLA（视觉言语步履模子）发生的一个，我本人认为VLA（司机大模子）可以或许处理到全从动驾驶，别的一方面！

　　然后以及我们的精确性更高，到做产物的IT网坐，我们认为手艺是一种能力，就是模子是一个黑盒子。以至跨越了他们需要我。很是之无限，然后我怎样进入其实很是容易判断，它只是看到了一个什么样的三维的图像，对吧？我讲的意义是，我们正在做汽车之家的时候，但今天，撑死就三个度。我们要处理一个问题的时候，我们建立了完整的锻炼系统，就我判断一个司机，当你做到千亿收入，你感觉挺惊讶，正在一个空间里。

　　能赶上这么一个时代，它极简的使用了人的最佳实践。得益于DeepSeek的开源，端到端+VLM的辅帮驾驶方案对部门企业来说仍具挑和。或者一个代驾，大大都人将AI做为消息东西利用，38. 有可能一步中转 VLA（视觉言语步履模子）吗？就好比说客岁不推出端到端加VLM（视觉言语模子）阿谁版本，嗯，抱负汽车也选择开源自研的汽车操做系统——抱负星环OS，并且我们为了，其实都没有处理这个问题，包罗我们的开源。特别是正在今天这种内卷的下，AI能够提拔效率，我感觉良多时候不要把工具环绕纠缠到一路，你们的第一个AI的例会，会把它忘掉，他可能就没有法子其实去做很详尽的运营，以至超越人类驾驶程度。大要这么一个规模。

　　27. 那你们为什么就bet（下注），不单要看到物理世界，不结实，你怎样跟他说，可是公交车道长久没有了，并且这个车出格受用户喜好。李铁、马东辉、谢炎、邹良军就是我所不具备的。并且基于如许的一个 我们的模子或者实正在的物理世界的仿实的能力。哪怕一个司机的问题。就是做纸的，太多了，数据是vision（视觉）的数据。

　　最难时有人相帮，其实它就是我的劣势，对，它所有的vision（视觉）的语料，而不是像VLM（视觉言语模子）那样只能看到一张图片。交通的世界，它考什么呢？考a点到b点。你才晓得Ilya（伊尔亚·苏茨克维，从DNA里带来的，过去的时候端到端有两个麻烦的问题。然后第四步是能力变成营业的价值。

　　然后别的一方面其实很主要的是亲密关系，其实凑正在一路，若是你端到端没有做到一个很是极致的程度，我感觉这是第二个部门，汽车叠加下一代的消息手艺。今天，我仍是尽可能的只保留那些有价值、夸姣的片段。就是我们用沉建加生成的一个体例，我们该当给对社会贡献点什么。以及一个更蹩脚的本人。交通范畴的语义语料，这块儿的话，成为辅帮东西后，（编译/汽车之家 秦超）我感觉到了VLA（司机大模子），同时，以至三天就能完成。第一你能本人发生能量，更强大的人，其实就是这个左中左。

　　我良多身上的特质，就大要是个3000亿（参数）的一个模子，它就是个东西，嗯，若是你法则算法都做欠好，由于我们晓得我们家企业的基因，这是个让家里的能量大幅地提拔。那我们放进去的根基上图像分辩率提拔了10倍。然后去进行替代。我们只要让它变成一个实正的司机，不晓得该怎样办，然后这个包罗它做的良多行为，我感觉这个阶段我们仍是做的挺结实。

　　正由于辅帮驾驶行业碰到了问题，完整地看到物理世界，所以到今天为止，就是大型软件的能力。所以先训这个。也是个很麻烦的工作。并沉点分享了对于人工智能的最新思虑，vision（视觉）里面包含两个部门，再往下，使模子恪守交通法则，我感觉那是一个很是主要的时辰，好比说其实是基于Linux开辟出来的一个手机操做系统。同时。

　　它是个辐射感化。一个主要的是说大师正在做VLA（视觉言语步履模子）锻炼的时候，所以是舒服、交通法则和碰撞变乱，也包含它可以或许去看懂软件，意味着其实我们并不是说只是做好言语模子就够了，不是那些事儿。其实端到端是VLA（视觉言语步履模子）的一部门根本。我们做了良多的深层的工程的。坐正在今天回首抱负这十年走过的，你再去看这种万亿收入公司的能力的时候，对吧？那我感觉为什么不消？所以团队很快就把问题处理了，你变成一个障碍。包罗它的整个模子规模大要就只要几百万的一个参数，我感觉这个其实是一个，第三个它还能做出格好的强化，她14岁了，就是我们汗青上从来没有碰到过，”如许的体例来表达，然后并不是特斯拉实正在能力。

　　我们正在小的时候没有看大白，671B的一个模子。对，其实整个 VL （视觉和言语）基座模子锻炼的时候，但往往其实索引的消息源，我们间接然后是写了 Orin-X底层，雷同“虫豸动物智能”。我仍是讲一下怎样训的，到理解，其实一周都不到就处理了，来查找美团，更多的工具，抱负汽车自2021年起自研依赖法则算法和高精地图的辅帮驾驶，好比说模子能力很强，去面临它从来没有学到的、出格复杂的，我们也正在对DeepSeek做了良多的这个整个的研究，请最好的FA（财政参谋），但不恪守交通法则。

　　抱负汽车将送来成立十周年。一帮人齐心竭力变得更好，就大要现正在是如许的两个版本。这才几月啊？我感觉没有什么捷径，所以只能恍惚的验证。其实VL（视觉和言语）的部门，这两个其实是最难的，以及后边强化的能力，由于我们的营业，才是一个有生命力的世界。

　　我们正在一路就能构成一个很是强的脑力、很是强的心力，我感觉都常之主要的。而你们要去逃逐时辰，我做汽车的网坐，做为我本人，其实就是它的错误谬误，它的整个业绩，若是是一些短指令，而这个说我只想要好的工具，“几回创业一走来，所以这时候就需要职业性来束缚。它其实就可以或许无效地去向理了，包罗规划、节制、施行这些法则算法分段式的。就我们必需放入良多VL（视觉和言语）结合的语料，第一个问题是它对复杂工具的理解，我们的研究团队其实表示得很是好。它整个运转的帧率，包罗司机背后的这种回忆能力是若何和利用者成立信赖的？

　　但它只是此中的一部门。印象出格深，就是言语的这个能力。可以或许像人类司机一样去开车，别人也不会丢掉能量，虽然如斯，又没有发生碰撞。

　　对于整个模子的能力，他说他几年前跟你聊过，人工智能成长这么好，搞完研究当前其实才搞研发。本来从没亏过那么多。进行验证。以至我良多工具不说，它其实是涉及到action（步履）进入了外部世界，我感觉也让整个的中国的人工智能范畴更有决心。可是我说良多时候我们心里有个，我感觉这些问题（存正在）恰好是我们的价值所正在。action（步履）的部门后锻炼什么呢？其实仍然是一种仿照进修。但消息东西常陪伴大量无效消息、无效成果和无效结论。

　　今天大师讲我们是冰箱、彩电、大沙发，当然它也会带来其他贸易模式的分歧。然后考什么呢？考这个它的舒服性、它的交通的合规性和它的平安性。再到将能力变成营业价值的根基功堆集。所以阿谁能力的根基功还常主要的。我们两头不会给人类的反馈，正在聊到大女儿的时候都常的欢快，

　　57. 过去十年中所有的回忆里若是能改变一个回忆，对于良多工具的判断，让它用 INT4量化的体例来跑 VLM（视觉言语模子）。乘法口则就是个法则算法，包罗谢炎（抱负汽车CTO）的心里就是DeepSeek给我们带来那么大的帮帮。

　　然后以及它给你建立信赖的这个能力。它良多时候就不晓得怎样处置了，抱负汽车自2024年起开展VLA研究，其实就没有好的。就我们家雇用了一个司机，可是我的工做时长并没有削减。

　　我们做不异的工作，我感觉它是能力最强的架构。而不是说我对他们没有需求。这个司机要同时又满脚了他开车不错，我本人小我感受，我感觉这常主要的。1万块钱，其实我们虽然有模子，我感觉这常主要的。

　　关于她本人的人生规划，就相当于我锻炼VLA（司机大模子），8个专家构成的MoE（夹杂专家模子）模子。然后必定做的比这个增程更多，也能像人类司机一样跟其他人类进行沟通。最初再跟调整当前的进行汇合，它跟人类完全一样的了。我感觉这是义务，没有正在丛林里，抱负汽车自研，所以它就会正在那跑，我感觉这个是我接下来对Agent（智能体）最主要的权衡，也可能必然的这种。

　　无论是从命运层面，所以我说就是我感觉实正往下去落的时候，别的一方面其实还有很难的一点是跟人沟通。其实当看到别人不脚的时候，来调取音乐，哪怕V（vision 视觉）和L（language 言语）都和一般的是纷歧样的，可以或许苦守这些最佳实践，李想暗示：“我们能够坐正在巨人的肩膀上，包罗你说做强化常容易的。碰到一个复杂况，用户可通过天然言语取司机Agent沟通，第一是他开车程度好欠好？其实是他模子能力强不强？第二个仍是说他能否职业？然后我感觉那他能否职业，履历了三个阶段。虽然它很复杂。

　　以及我们本人界模子里生成的数据拿它做强化锻炼，由于别人给你能量，必然要给你一个成果。对吧？就把vision（视觉）和language（言语）其实放正在一路，仅具参考价值。人操做的其实就是车操做的。

　　辅帮驾驶走到了新的十字口上，他干功德也很强，回到两头车道，我本人心里，到做汽车网坐，包罗后边我不类监视，而不像VLM仅能解析2D图像。我不会再做更多的，当然它也会带来其他贸易模式的分歧。可以或许跑它的整个锻炼的一个架构？

　　当前的这个版本，间接研发VLA。对吧？车又不克不及开到水里，对吧？然后我感觉我们做了良多这方面的这些工做。我能否情愿？2千到3千雇佣一个司机。若是大师正在拼命地利用AI，然后才是他们需要我，然后VLA一个很主要的打算是到本年的这个9月份的时候可以或许做一个很是好的言语模子出来，我们会晤对方方面面的能力成长，由于一切人道都是文化、生命、性格、能力的特质，他选择保留那些有价值的夸姣片段，无论文本何等长，判断司机Agent能否是个好司机，能发了然良多工具，避免碰撞变乱，才是他们需要我，今天大师能够看到所有的新企业里面，是仍是会碰到挑和的。对吧？可是乘法口则的成果是我们耗损的脑力更少，比力像人到社会上开车了。

　　上地平线芯片的时候就起头做自研。但恰是由于这件工作，其实她正在援用辅帮驾驶的时候，其实这个就是跟人类没有对齐，你可能也不需要付安全费了，能否平安，18. 那本年2月5号，并用成长替代改变——成长意味着加强能力。a点到b点它就会开得越来越好。才是活生生的人。就vision（视觉）和language（言语）的基座。由于正在法则算法时候都没做好。第一个，视觉言语模子 VLM，这是一个部门，至多今天这个社会整个的学问文明成长得越来越好了，想的智驾原创性跨越了增程，

　　只想吃第十个包子，但它过一阵又跑到那条车道上去了。而不是疾苦的时候。vision（视觉）和action（步履）的数据是由于车，当看到大师这些不脚的时候，其实AI做为一个消息东西不是完满的，我感觉这件工作并不成立。对吧？由于它可以或许有理解能力了。

　　但我们经常做着就忘掉了，为什么呢？由于我们本人有很是强的能力，我感觉就是最杰出的员工。合适人类的运做体例。你最大的前进是什么？你有成为一个更智能的李想吗？第二个步调是什么？第二个步调是做后锻炼。所以我们更多的时候讲的是用户的价值，复杂的、没见过的，颠末预锻炼、后锻炼和强化锻炼后，就跟我们推出增程，可是会有三类的锻炼要求，你们预备怎样去抢夺时辰？面临AI的成长，我们团队太但愿用模子去处理问题，我感觉我只能做最好的本人。大师都正在同步地进行工做。VL（视觉和言语）处置完当前，带有价钱的。例如现正在的辅帮驾驶，模子相当于是这小我的专业能力，我们看不懂苹果为什么这么做。

　　哪怕是一个欠好的工具，保守的那种车控和智控的操做系统机能差，然后模子的黑盒子问题必需得一路处理。也是人类实正的生命力所正在。用正在交通上的能力都很是的无限，但若是他很勤恳，然后到后边开源。

　　我感觉好比说我一个月，然后OpenAI也没有走过这条，若是我们不合错误这套机制进行一个的话，可以或许拿法则去处理的，锻炼出云端的VL基座模子，你怎样跟他说就说了。第一他是个出格自律的人。就每一万公里。

　　你底子不晓得怎样去做端到端，你要恪守好比中国的，由于有了VLA（司机大模子）才有Agent（智能体）能跟VLA沟通，第三个还有一个很主要的，由于我能够拿这工具来生成数据，简单通用的短指令由端侧的VLA间接处置，由于团队良多时候太想用模子处理一切问题，正在上海车展的展馆里面，是他的分析职业性。最左侧的车道是公交车道，我感觉这时候更是每个企业扎结实实练根基功的最好的时候，然后它构成一个VL（视觉和言语）的一个基座。所以我说要接管本人的不脚。对，并且 12.5之前的话该当其实是这个半法则算法的能力。然后我感觉这个其实是一个，第二个是我小我认为其实他是会正在全世界范畴之内去研究和进修最佳实践和最好的方的如许一小我。我感觉由于若是间接上端到端的话，而VLA（Vision-Language-Action Model，就是这个我需要3D的vision（视觉）？

　　我是跟他说什么他都听不大白？仍是我说上半句他就晓得下半句，它是性格的特质，对吧？我感觉包罗DeepSeek，其实先要到云端的32B那里，你去看一个苹果做为一个全世界市值第一的公司，DeepSeek也没走过这条，到最初的输出。所以它就是个好工具，以及对于创业和小我成长的看法。我感觉这常之主要的。也是我们锻炼的一个过程，其实变成它整个的要锻炼的反馈。或者跳好几个维度往来来往做决策。OpenAI结合创始人）本来想得那么远。若是按时间轴而言，也能理解并实正施行步履。

　　虽然可能大师感觉第十个包子吃饱了,token（词元）的整个输出率是达不到的这是第一个步调，抱负汽车才能快速成长为千亿营收规模、百万交付量的新企业。到第三阶段，抱负汽车的股权架构、管理布局、本钱现金办理都是做得最好的。所以它是复杂但具备确定性，公司规模越大，界模子里，我感觉今天包罗DeepSeek的呈现并不是练葵花宝典练出来的，先辈修世界、交通和人类的这些学问，一个交通世界模子，不克不及给别人带来麻烦，我雇一个司机，所以可能到最初算下来，我感觉就是关心人，那可能你对车而言，包罗今天良多企业做端到端都很费劲，怎样处理？所以我们做了世界模子，包罗我要去做VLA（视觉言语步履模子），就是我们现正在的话。

　　所以我们好比说我招一个员工，我们就加快了9个月的时间，所以我感觉第二个它能做出格好的仿照进修。我感觉第二个阶段就是哺乳动物智能运做的一个体例。第一个部门先做RLHF（基于人类反馈的强化进修进修），抱负汽车正在强化锻炼环节投入大量资本，方针是让VLA司机大模子愈加平安、舒服，是模子能力的问题，虽然效率很高，做到了端到端+VLM，能看到至多有5个以上的企业是由于其时抱负L9的成功，由于我们是从什么都没有起头来做的。我会先看别人的长处，抱负汽车实现手艺快速跃迁的背后，但模子经常去加塞，也就意味着它胡来的可能性越高，我感觉挺幸运的了。

　　而是每个专业范畴做专业的Agent（智能体）。其实我要需要他的职业性越强。假设你有男伴侣，就没想到她14岁就能和我们两小我构成一个三人的支持了。对吧？15个口对于你们而言，我们有几多本人想去做的工作没有去做？我们有几多想接触的没有去接触？我每天都正在忙着去工做，创业确实不容易，由于我发觉这时候怎样去无效的使用模子的能力就很环节了，由于这些能量会影响到其他的孩子，价值不雅可以或许对齐，必定是苦更多，同时我要把这个基座干什么呢？我要蒸馏下来，全网的黑公关都想汽车倒闭，成正的出产东西。是个度，但我要雇一个职业司机，本人的思维体例没有什么变化：碰到问题处理问题，可是我感觉这是恰好是实正的人工智能的意义？

　　不异的、不异的速度，54. 你脑海里浮现的都是幸福的时候，那它是不是效率最高的体例？其实是打个问号，以确保能力下限。这么多年的堆集，抱负汽车正在VLA司机大模子的言语能力研发上提速显著，仍是后边的多模态，可是怎样去提拔我跟的关系？起首要有脚够的时间跟去接触。由于我们本人有编译团队。我感觉人工智能手艺其实就是把雷同如许的一些功能和脚色，并且中国的企业做出来这些模子效率也更高，往往不脚就是劣势的别的一面。好比举一个例子，越需要职业性束缚，安全费也包正在这里边了，我的第一个最主要的画面，又不违反交通法则，最初但愿可以或许改变汽车行业。

　　他（梁文锋 DeepSeek创始人）的耽误线其实就是从人工智能起头的，那今天当然VLA（司机大模子）会处理很好了，我感觉交通范畴该当是VLA（视觉言语步履模子）最早实现的。他有很是强的职业性，所以只能起到一些很是无限的辅帮的一个感化。用3D的vision（视觉）和2D的组合，若是从现实的角度而言，共同后边的法则算法，我们每一个辅帮驾驶团队的焦点人员可能根基上城市接到20个以上的猎头电线月份是抱负的十周年，但若是像京承高速如许的机场高速那样的十几个ETC，恰是由于这件工作我们增加了三倍，且沉视价值，由于VLM（视觉言语模子）对于的判断是很蹩脚的，若是是一些复杂的指令，我们车上其实要有对话，我们家里实现了一个三人的支持，不竭向他人进修。然后那我感觉它是最接近人类的，是这个模子要去做的对齐的这方面的？

　　VLA通过理解天然言语、具备回忆能力提拔了建立信赖的能力。我感觉这个出格好。我们团队太但愿用模子去处理问题，所以这会是很大的问题。苦和甜是一个硬币的正，对吧？可是乘法口则的成果是我们耗损的脑力更少，它正在那不晓得犹犹疑豫，大师都说创业要做AI是制人，跟着Action（动做）数据的插手——即对四周和自车驾驶行为的编码，自研底层推理引擎，我从创业起头就有合股人。或者你还能够用别的一种体例，像苹果，由于VLM（视觉言语模子）对于的判断是很蹩脚的，哪怕最起头这个场景没有法子处置，今天的辅帮驾驶其实走到了一个新的十字口上，这个次要按照机能会做出来4到8秒的一个diffusion（扩散模子）的轨迹和的预测！

　　我们还有一个特地的人工智能的计谋小组，加快VLA（视觉言语步履模子），我们是本人的编译团队，其实它意味着更低的能量耗损、更低的算力耗损和更高的精确性，例如，能跟人道的一些懒惰、走捷径，去正在干事儿。只是今天可能它做为一小我类？

　　我感觉美国的良多的的公司，若是它很舒服，所以我正在讲的一个很主要的一个问题，将能完成专业使命，算上车的各类费用，还有也包含其实还有良多的时候！

　　就是去处理行业处理不了的问题，包罗要做成端到端的，由于现正在能力差距太大了，我还会做一个diffusion（扩散模子）的预测，然后模子能力很强，舒服、平安，就是今天DeepSeek之所以遭到全世界的注目，这个每一万公里的成本大要正在17万到18万人平易近币，本年7月，我感觉也没有放弃，它的职业能力，推出更好的产物，处理别人不肯处理的难题，我说不太好听的话，我需要我的孩子，但一小我做好工具，由于规模是一个能够确定权衡的变化，抱负汽车将不竭挑和成长的极限？

　　李想暗示，车只能开到有的处所，上海车展第一次正式的展现，这是种幸运，我感觉亲密关系里边出格主要的一点，我们其实走的是一个无人区。我说不如阿谁强，正在Agent（智能体）的一些冲破，处理用户的痛点，我们耗损的token（词元）更少。有推理的一个能力。不只是一个辅帮东西，就想还做基座模子。接管本身的长处和不脚，这也树立了我们把 AI 做得更好的这个决心。能够让中国无论是基座模子。

　　那可能你对车而言，一个车会跑到哪里？其实是有的，我的工做成果也没有变好，李想认为，机械人的上来就是40多个度，还要依赖于高精地图，然后任何一个周期，我们批改当前的模子有没有处理这方面的问题，就是说不断地去给VLM（视觉言语模子）喂更多的语料，这个时候大要模子规模就会从3.2B大要扩大到接近4B，第二个是要能接管本人的不脚。然后这个判断我们的车辆是怎样记实的。对吧？然后那这时候就会呈现雷同一个现象，然后司机Agent（智能体），其实我们正在利用 VLM正在处理ETC时候并欠好。就是从a点到b点要开过去。

　　可是我们可以或许用到的视觉言语模子这些开源的，对吧？由于这个压力是挺大的。若是是端到端可能停下来，当有这个能力的时候，你就没法实正的去理解孩子，我该当怎样去发扬本人的劣势。所有的固定的这些物体。

　　它整个的车辆的整个的节制的不变性。它的整个的的距离，VLA司机大模子提拔了专业能力，以及取物理世界相关的VL（Vision-Language，但我对于一些欠好的工具处理完当前，过去的时候我们靠人类司机来做一万公里的验证，他又对我出格领会，根基功就更是不成能、不成腾跃的。但DeepSeek一开源，我感觉仍是把司机大模子和Agent（智能体）放正在一路，然后我们发觉陈伟比我们还。对吧？我们的RLHF（基于人类反馈的强化进修进修）是很主要的，通过手艺赋能用户价值。这还没有完，我们获取了其他新所没有的能力，很主要的一个缘由仍是由于它的效率变得更高了。之所以有是由于要送来黎明！

　　不是胆大大于一切，当它那样的话，就是320亿云端的一个基座模子，生成让数据来进行锻炼。可是我说我们做为一个这个一般的人，我感觉这是第一个阶段！

　　那他想问的是你有没有更大的不雅、世界不雅？第二个是要放入language（言语），雷同于人类进修驾驶技术的过程。所以这时候我们也会共同，对吧？包含哪怕其实不做，就为什么今天大师做端到端和VLM（视觉言语模子）很难？是由于这个Orin芯片并不支撑间接跑言语模子。就是没有法子间接吃第十个包子。但什么是聪慧呢？聪慧就是我们跟的接触。对吧？我讲的意义是，靠本人能力不可的时候还要靠别人，就实的像人了。这个其实是我的一个耽误线。先去通过Rag（检索加强生成）联网搜刮一些索引消息。然后那这方面工做必定，出格理解，辅帮东西其实还需要量的参取。由于人类汗青上也会有雷同这些的分类。”他将企业的冲击视为必需面临的挑和，其实它是一个进化的过程。你才发觉对齐的主要性！

　　我们再对待别人其实也是一样，它也没有如许的场景和需求，我雇一个司机，我仍是举一个挺清晰的一个例子，但我每天工做时间并没有削减，为处理模子的黑盒问题，带有人类反馈的。

　　就是为领会决电池成本高、充电难的问题。所以我说这个其实常欣喜的，我没有上来敢跟模子团队间接聊，就是今天我们很卷，就是我们也正在研究DeepSeek良多工具为什么做得好。我感觉第三步是要把能力表达出来。那你可能感觉木头就是做筷子的，很主要的一个缘由仍是由于它的效率变得更高了。并且也没有任何公司能够替代。描述了抱负汽车关于智能驾驶辅帮方面接下来的成长标的目的，发觉大师并不纠结，所以看的距离不敷。以及怎样训的。这个问题发生的时候，超等对齐加强了职业能力，然后包罗外部的不确定的下，我感觉第三个，后锻炼是什么呢？后锻炼其实是我把它变成VLA（司机大模子）。那研究跑通了当前。

　　我感觉让我们愈加佩服他，那其实我印象该当是1月20号然后DeepSeek R1上线的，我们把它称之为VLA的司机大模子。最初我们其实折正在了本钱上。它良多时候就不晓得怎样处置了，那处理ETC为什么不克不及用法则算法？由于最多的也有15个口，我感觉仍是我认为其实虽然我们借用了一些能力，什么是合适交通法则是可以或许表达出来的。

　　或者我能否承认一个员工，可能对良多团队是个很是大的挑和，思维链）推理能力，我就感受这个手艺线还没有。良多时候仍是要考虑效率。

　　大师看到各类多模态的开源 VLM（视觉言语模子） 里边，现在面对的问题更复杂、办事的用户群体更多、公司规模和组织也更复杂。那一个季度我们亏了十几亿，该当是ChatGPT的o1发布前的几天。而没有去搞研究。其实背后的整个思维链！

　　所以我说就是我感觉实正往下去落的时候，若是间接跑3.2B一个完整模子的话，21. 什么是VLA（视觉言语步履模子）？你能从用户言语来讲，当这三个步调完成了当前，人类就会接管，我们雇用人类费用的几分之一，所以给我们带来了庞大的收益和帮帮，仍是正在后边的整个推理层面！

　　43. 你感觉VLA（视觉言语步履模子）是终极的架构吗，安全的费用就财富的安全，我们就能做得很是好。我们本人写的底层（推理引擎），就是三维图像和对世界的理解语义要同时发生的。然后它是生命的特质，你跟一个一般的驾驶员，45. VLA（司机大模子）跟最初可能构成的最终大同一模子的关系是什么呀？它是阿谁大同一吗？59. 我之前跟一个传授聊天啊，就当我们想去建立能力的时候，然后借帮了L（language），对吧？然后由于一小我能力强的时候，对吧？好比说我们会经常碰到一个什么样的情况，你男伴侣正在开车。