特斯拉 AI 副总裁 Ashok Elluswamy 分享的关于 FSD 接下来的迭代规划：
我们已经在推进下一步的工作，并且仍在大幅扩展模型规模。在 FSD v13 中，我们已经进行了大规模扩展，但仍然有很大的提升空间。因此，我们会继续扩大模型规模。
此外，我们还计划进一步增加上下文窗口的长度。目前，由于内存的限制，模型能保留的信息仍然有限。我们的目标是让它在驾驶过程中能够记住「分钟级别」的上下文信息。此外，我们还会增强音频处理，并整合整个车队上传的复杂极端案例数据，包括所有的人工干预情况。
基本上，我们正在对 FSD 系统的方方面面进行扩展，包括训练算力、数据集规模、模型规模、模型上下文长度以及强化学习目标等各个方面。
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看下来关键的信息点有两个，一个是分钟级别的上下文信息。
这个在当前的 FSD V13 中存在显著瓶颈，例如我们在美国测试的时候出现的停车场绕圈问题。如果能达到分钟级别的上下文窗口，自主驶入/驶出复杂停车场的能力应该会有比较明显的改善。
另一个是特斯拉官方首次确认应用强化学习，虽然这个不说大家也都看出来了。
