Candlestick 𝕏

#TSLA #Bitcoin
2019년 11월 Tesla Model3 를 인도받고, 2020년 2월 부터 Tesla에 투자, 차를 보고 그 가능성에 투자를 시작했으나 일론 머스크의 비전과 그 비전을 추진하는 실행력에 감동받아서 장기투자

[Candlestick 𝕏 @candlestick_x]

'촛대 𝕏' 에서 'Candlestick 𝕏' 로 프로필 변경하였습니다. 😀

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@tesla2moon A : 걸어서 작업대로 접근할 때, 작업완료 후 팔을 들고 뒤로 이동할 때
B : 작업 중일 때

A와 B를 제어하는 방식이나 주체가 다른 것 처럼 차이가 나네요. 학습된 모듈(?)을 전환하면서 생기는 차이일까요?

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@ttjattja @RealChickenBoy9 할아버지 에이전트에게 일정 초대 보내 드렸어요.
아 됐어. 나는 카톡으로 줘

할아버지 뇌로 일정을 이미 전송해 드렸어요.
아 됐어. 나는 에이전트한테 알려줘

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유전자는 모델이고, 인간의 의식은 컨텍스트에 불과하다.

[리얼치킨보이 @RealChickenBoy9]

@JordanCurry230 국내 유출과 해외 유출은 엄연히 달라야할텐데
동일하게 처벌받는게 아쉽습니다.
처벌이 더 강력해지길 🙏

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@Cynical_L 2번은 결국 코딩이 들어갈 수 밖에 없어서 2번으로 버티다가 결국 1번으로 갈 수 밖에 없지 않나 합니다.

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@9uro9uru 최선생님 보여주신 Total return 차트는 어디가면 볼 수 있을런지요? 배당까지 포함해서 비교해주는 차트를 찾고 있었는데 선생님께서 보여주신 차트가 딱 그거 같습니다.

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@boom30908979489 돈으로 돈을 더 벌 돈을 벌기 위해서 일을 합니다.
돈으로 돈을 버는 건 시간이 좀 걸리거든요.

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@tesla2moon 청력도 필요하다고 생각합니다.

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@WorldbyLoe 헐... 얼팔완료 했습니다.

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@Linewoo_ 부아가 Cㅣ밀다 << 절묘하네요. :-)

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@Linewoo_ 생존하고 싶네요. :-)

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@kosarimine @hyobee2 FaaS 군요. :-)

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@Cynical_L 개모차 자체가 싫다기 보다는
유모차(=출산)를 선택해야 할 이들이 개모차(=반려동물)을 선택하는 세태에 대한 불만이 본질이 아닐까 합니다.
출산과 반려동물을 기르는 것을 병행하는 분도 있을 수 있으나 둘 중에 한가지만 하는 분들이 더 많은 것 같습니다.

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@elonmuskADO Yes!

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@tesla2moon 장애물이라는 개념도 인간의 개념인지라, 인간에게는 어이없어 보이는 판정도 AI는 스스럼 없이(?) 자행할 수 있습니다.
저런 열차 케이스가 이전에도 분명 주행 데이터에 있었겠지만, 해당 주행 비디오로 훈련 후 AI 모델을 만들 때 생기는 '압축' 으로 인해서 저런 결과가 나온 것 같습니다.

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@tesla2moon 악천후로 인해서 열차의 이동이 도로의 굴절에 따라 보이는 풍경의 변화와 유사해 보입니다. 하지만 도로를 가로질러서 이동하고, 여러 차량이 이어진 것과 같은 형태의 것이고 충돌하지 않아야 할 객체임이 명확하게 트레이닝 되어야 할 것 같습니다.

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$TSLA 주주총회 저도 소중한 표를 행사하려고 합니다. :-)

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@Cynical_L @1987_TSLA 재분배 보다는 더이상 돈을 마구 찍어내지 않는 것이 전략적으로 효율이 높다고 생각 합니다. 강력한 재분배는 돈이 다른 나라로 이탈하게 만든다고 생각합니다.

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@Cynical_L @kitt_2020 기존 백터 스페이스의 아웃풋을 활용할 수 있어야, Grok 과의 연동도 의미가 있게 됩니다. 벡터 스페이스의 라벨 및 상태에 대해서 사람의 언어로 소통이 가능하지 못하게 되면, NN은 그냥 블랙박스가 됩니다.

[시니컬_엘 @Cynical_L]

차량마다 전용 모델을 가중치 초기화 후 학습한다면 타사 판매가 불가능에 가깝습니다만, 학습된 모델의 파인튜닝은 적은 샘플로도 이식이 됩니다.

chatGPT라는 언어모델에 약간의 지식만 few shot 러닝 시켜주면 새로운 문제 해결 능력이 생기는 것처럼요.

FSD 네트워크 구조가 원래 인지영역(카메라in-벡터스페이스out) 부분과 플래닝 부분(코딩)이 나뉘어 있었는데요.
e2e라 해서 기존 벡터스페이스 구성 영역을 버리고 완전히 바닥부터 학습을 시작시키는 것이 아니라, 기존 벡터스페이스 output을 플래너 NN의 input으로 사용해 플래너 NN을 학습 시킨 뒤, 어느 정도 성능이 나오면 마지막으로 두 네트워크를 결합시킨 상태에서 추가 학습시킨다고 들었습니다.

HW4 카메라로 HW3용 네트워크를 구동하는 것도 일론이 에뮬레이션 모드를 언급한 적이 있는데요. HW4 화소가 더 높지만 HW3 포맷에 맞춰 네트워크를 이어주면 변환이 자연스럽게 처리될 수 있습니다.

카메라 개수가 늘거나 타사 카메라를 사용하더라도 플래닝 규칙을 기억하는 네트워크가 완전히 달라지지 않기 때문에 적은 양의 학습으로도 가능한 것이죠.

타사 차량에 도입할 때 일부 테스트카 수준 few shot으로 학습이 안되고 일반사용자 주행영상을 수집해야 한다면 애초에 라이센싱을 고려하지도 못했을겁니다. 방법이 있으니 하겠다고 선언했겠지요.

사트를 안 하는 것은 기존 S3XY용을 개선해서 완성시키는 것에 비해 우선순위기 낮은 것이라고 일론이 트윗 하기도 했습니다. 약간의 파인튜닝으로 사트에 FSD를 제공하는 일 보다는 S3XY 차 배포가 우선이라는거죠. 트레이닝 시킨 뉴럴넷이 툭 나왔다고 바로 배포할 수 있는게 아니라 내부에서 테스트 주행도 해야 배포를 하니까요.

예전에 일론이 타사에서 FSD 도입에 어려울 부분이 수냉 시스템이라고 언급한 적이 있습니다. 기존 차에 없던 수냉 시스템을 끼워 넣는 것은 마이너 업데이트로는 불가능하고 신차 기획에 반영해야 할 것입니다. 신차 기획부터 양산까지 걸리는 시간을 고려해 3년을 이야기 했을 뿐, 고객사 구매자들을 이용한 트레이닝은 염두에 두지 않았을 것입니다.