Тест, свързан с ръководство · Среден Ниво

Comma.ai и тест Openpilot

Научете как openpilot осигурява контролирана помощ на водача, как устройствата със запетая се свързват и как настоящите модели използват данните за автопарка.

Свързани ръководни пътекиComma AI и Openpilot
Въпрос 1 на 8

Кой основава Comma.ai и е известен с по-ранно хакване на iPhone и PlayStation 3?

Визуализирайте всеки въпрос8 въпроси

Отговорите и обясненията се появяват, докато отговаряте на теста.

  1. Кой основава Comma.ai и е известен с по-ранно хакване на iPhone и PlayStation 3?
    • Джордж Хоц
    • Илон Мъск
    • Андрей Карпати
    • Крис Урмсън
  2. Какво е името на софтуера за шофиране с отворен код на Comma.ai?
    • Автопилот
    • Openpilot
    • DriveStack
    • CommaOS
  3. На какво SAE ниво на автономност се оценява Openpilot, което изисква внимателен човешки водач?
    • Ниво 4
    • Ниво 5
    • Ниво 2
    • Ниво 0
  4. Which sensing modality is central to openpilot’s driving models?
    • A lidar-only point cloud
    • GPS alone
    • A detailed HD map as the sole input
    • Camera imagery
  5. How does a compatible comma device connect with a supported vehicle?
    • Through a vehicle-specific harness and interface to the car’s wiring/network
    • Through Bluetooth to the infotainment system only
    • Through a cloud connection with no in-car interface
    • By replacing the vehicle’s steering hardware
  6. What does openpilot’s current World Model training pipeline use as its starting data source?
    • Only lidar scans from public maps
    • Unlabeled driving data collected from the fleet
    • A corpus of written driving rules only
    • Synthetic audio recordings
  7. What does openpilot’s driver-monitoring feature do?
    • It takes over steering whenever the driver looks away
    • It guarantees the driver is attentive
    • It alerts when it detects driver distraction
    • It replaces the vehicle’s airbags
  8. How does the openpilot 0.11 training description use a learned World Model?
    • It replaces the car’s physical sensors with a language model
    • It trains only on handwritten traffic laws
    • It sends each steering action to a human for manual labeling
    • It trains a driving policy on data from simulated interactions with the World Model