文远知行发布物理AI大模型WITT，以最小物理事实单元重构数据链路
文远知行发布物理AI认知基础大模型WITT，引入最小物理事实单元概念，可将数据处理效率提升200倍，单卡日处理1万分钟视频，事实错误率降至通用模型三分之一。
AI 编撰 · 内容基于所列来源，重要信息请以原文为准
文远知行发布物理AI认知基础大模型用海量数据训练出来的超大规模 AI 程序，具备一定的理解和推理「常识」。ChatGPT 是语言大模型，机器人用的是能输出动作的大模型。◆ 小白科普 · 现身WITT（World Intelligence Toward Truth），旨在解决自动驾驶数据利用率低、长尾场景难挖掘的核心问题。WITT首次提出“最小物理事实单元”概念，将连续道路视频拆解为可被识别和验证的结构化事实，并具备事实提取、事实推理、事实验证和事实编排四大能力。在自动驾驶场景中，WITT相较百B级通用大模型用海量数据训练出来的超大规模 AI 程序，具备一定的理解和推理「常识」。ChatGPT 是语言大模型，机器人用的是能输出动作的大模型。◆ 小白科普 · 现身可节省98%的Token成本，单卡单日处理1万分钟车辆运行视频，最高实现200倍数据处理效率提升；每段视频的平均事实错误率约为通用大模型用海量数据训练出来的超大规模 AI 程序，具备一定的理解和推理「常识」。ChatGPT 是语言大模型，机器人用的是能输出动作的大模型。◆ 小白科普 · 现身的三分之一。
WITT与文远此前发布的世界模型AI 模型的简称，指经过训练、能从输入算出输出的程序。机器人的模型输入画面和指令，输出动作。◆ 小白科普 · 现身GENESIS协同，构成“物理AI飞轮比喻一种自我强化的循环：机器人干得越多，积累的数据越多，模型就越聪明，活儿就干得更好。◆ 小白科普 · 现身”：L4车队产生真实数据，WITT负责提炼验证，GENESIS扩展生成仿真在电脑里搭建虚拟世界来测试、训练机器人。成本低、速度快，但和真实世界总有差距。◆ 小白科普 · 现身场景，最终同时训练L4与L2++车端模型。目前文远L4自动驾驶车队规模超过3000辆，Robotaxi在广州、北京、阿布扎比和迪拜等城市开展常态化纯无人商业运营，其L2++方案WRD 3.0已获近30个车型定点并量产上车。