Prueba de piloto automático y IA de Tesla

Las respuestas y explicaciones aparecen a medida que realiza el cuestionario.

1. En el enfoque de Tesla basado en cámaras, «Tesla Vision», ¿qué sensores proporcionan la entrada visual?
   • Cámaras alrededor del vehículo
   • Una unidad de escaneo solo con lidar
   • Radar sin cámaras
   • A single ultrasonic sensor
2. A pesar de su nombre, ¿qué requiere actualmente la 'Conducción totalmente autónoma (supervisada)' de Tesla?
   • Ningún conductor
   • Un conductor humano atento y listo para tomar el control.
   • Un segundo coche detrás
   • Un operador remoto en un centro de control
3. ¿Qué analizan las redes neuronales por cámara de Tesla según la descripción de IA de la empresa?
   • Solo comandos hablados
   • Mapas satelitales sin datos de cámara
   • Imágenes en bruto para segmentación semántica, detección de objetos y estimación de profundidad monocular
   • Documentos de registro del vehículo
4. ¿Qué ventaja obtiene Tesla de su gran flota de coches en la carretera?
   • Electricidad gratis para entrenar
   • Aprobación gubernamental automática
   • Neumáticos más baratos
   • Un flujo masivo de vídeos de conducción en el mundo real para datos de entrenamiento
5. ¿Qué proyecto de robot humanoide aparece en la página de IA y Robótica de Tesla?
   • Optimus
   • Atlas
   • Digit
   • lugar
6. ¿Qué producen las redes de vista cenital de Tesla a partir del vídeo de las cámaras del vehículo?
   • Solo el color del coche
   • Disposición de la carretera, infraestructura estática y objetos 3D en una vista cenital
   • Una transcripción del habla cercana
   • Una única etiqueta de carril bidimensional
7. ¿Cómo dice Tesla que crea datos de referencia (ground truth) para entrenar redes que predigan representaciones del mundo?
   • Usando solo comentarios escritos de los conductores
   • Copiando las etiquetas de otra empresa
   • Combinando información de sensores en el espacio y el tiempo
   • Pidiendo al modelo que se etiquete a sí mismo sin datos de sensores
8. ¿Qué métodos de evaluación dice Tesla que utiliza para seguir las mejoras y prevenir regresiones?
   • Solo valoraciones de usuarios en una tienda de aplicaciones
   • Una única prueba en carretera anual
   • Solo benchmarks de modelos de lenguaje
   • Infraestructura de evaluación de lazo abierto y cerrado, además de hardware-in-the-loop