自动驾驶独角兽如此造假,LeCun都服了

人工智能
技术路线上,和特斯拉一样,Wayve主张利用摄像头的纯视觉方案,很早就抛弃高精地图,坚定的走“即时感知”路线。

你以为这是个平平无奇的自动驾驶视频?

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NO、NO、NO……这其实是完全由AI从头生成的。

没有一帧是“真的”。

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不同路况、各种天气,20多种情况都能模拟,效果以假乱真。

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世界模型再次立大功了!这不LeCun看了都激情转发。

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如上效果,由GAIA-1的最新版本带来。

它规模达90亿参数,用4700小时驾驶视频训练,实现了输入视频、文本或操作生成自动驾驶视频的效果。

带来的最直接好处就是——能更好预测未来事件,20多种场景都能模拟,从而进一步提升了自动驾驶的安全性、还降低了成本。

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其主创团队直言,这能够改变自动驾驶的游戏规则!

所以GAIA-1是如何实现的?

规模越大效果越好

GAIA-1是一个多模态生成式世界模型。

它利用视频、文本和动作作为输入,生成逼真的驾驶场景视频,同时可以对自主车辆的行为以及场景特征进行细粒度控制。

而且可以仅通过文本提示来生成视频。

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其模型原理有点像大语言模型的原理,就是预测下一个token。

模型可以利用向量量化表示将视频帧离散,然后预测未来场景,就转换成了预测序列中的下一个token。然后再利用扩散模型从世界模型的语言空间里生成高质量视频。

具体步骤如下:

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第一步简单理解,就是对各种输入进行重新编码和排列组合。

利用一个专门的编码器对各种输入进行编码,不同输入投射到共用表示里。文本和视频编码器对输入分离、嵌入,操作(action)表示则被单独投射到共用表示里。

这些编码的表示具有时间一致性。

在进行排列之后,关键部分世界模型登场。

作为一个自回归Transformer,它能预测序列中的下一组图像token。而且它不仅考虑了之前的图像token,还要兼顾文本和操作的上下文信息。

这就使得模型生成内容,不仅保持了图像一致性,而且和预测文本、动作也能保持一致。

团队介绍,GAIA-1中的世界模型规模为65亿参数,在64块A100上训练15天而成。

最后再利用视频解码器、视频扩散模型,将这些token转换回视频。

这一步关乎视频的语义质量、图像准确性和时间一致性。

GAIA-1的视频解码器规模达26亿参数规模,利用32台A100训练15天而来。

值得一提的是,GAIA-1不仅和大语言模型原理相似,同时也呈现出了随着模型规模扩大、生成质量提升的特点。

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团队将此前6月发布早期版本和最新效果进行了对比。

后者规模为前者的480倍。

可以直观看到视频在细节、分辨率等方面都有明显提升。

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而从实际应用方面出发,GAIA-1也带来了影响,其主创团队表示,这会改变自动驾驶的规则。

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原因来自三方面:

  • 安全
  • 综合训练数据
  • 长尾场景

首先安全方面,世界模型能够通过模拟未来,让AI有能力意识到自己的决定,这对自动驾驶的安全性来说很关键。

其次,训练数据对于自动驾驶来说也非常关键。生成的数据更加安全、便宜,而且还能无限扩展。

最后,它还能解决目前自动驾驶面临的最大挑战之一——长尾场景。生成式AI可以兼顾更多边缘场景,比如在大雾天气行驶遇到了横穿马路的路人。这能更进一步提升自动驾驶的能力。

Wayve是谁?

GAIA-1来自英国自动驾驶初创公司Wayve。

Wayve成立于2017年,投资方有微软等,估值已经达到了独角兽。

创始人为现任CEO亚历克斯·肯德尔和艾玛尔·沙(公司官网领导层页已无其信息) ,两人都是来自剑桥大学的机器学习博士。

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技术路线上,和特斯拉一样,Wayve主张利用摄像头的纯视觉方案,很早就抛弃高精地图,坚定的走“即时感知”路线。

前不久,该团队发布的另一个大模型LINGO-1也引发轰动。

这个自动驾驶模型能够在行车过程中,实时生成解说,更进一步提高了模型可解释性。

今年3月,比尔·盖茨还曾试乘过过Wayve的自动驾驶汽车。

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论文地址:https://arxiv.org/abs/2309.17080

参考链接:
[1]https://twitter.com/ylecun/status/1709810114340024400[2]https://wayve.ai/thinking/scaling-gaia-1/

责任编辑:武晓燕 来源: 量子位
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