
French Kim
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韓国のみんな!日本の事好きだったんだね✨️
私達はなにか見えない壁で遮られてたのかな?
これからはもっと仲良くできると思う!
お互い好きなとこをどんどん𝕏で投稿して行こうよ🫰
미유(みゆ)@mmiiyyuu0O0
韓国人は日本嫌いだって思ってる人いるみたいなんだけど、全然違うよ〜! 私の周りは日本が大好きな人も 日本人のことも大好きな人いっぱいいるんだよね みんな仲良くなれたら嬉しいな〜❤️
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🚀 테슬라, '반값 전기차' ?
로이터 보도에 따르면 테슬라가 기존보다 더 작고 저렴한 차세대 보급형 EV를 개발 중.
중국산 저가 전기차 공세에 맞서기 위한 승부수. 과연 2만 5천 달러($25,000)라는 파격적인 가격과 양산 시기를 모두 잡을 수 있을까?
로이터의 뉴스가 가짜일까?
아니면 사이버캡에 핸들이 달릴까? ⚡️
#테슬라 #Tesla #전기차 #EV #ElonMusk
Reuters@Reuters
Exclusive: Tesla is developing an all-new smaller, cheaper electric SUV, four people familiar with the matter told Reuters reut.rs/4spru2j
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올해 말을 기준으로 정말 냉정하게 보면,
1. 잠잘 수 있는 Unsupervised FSD? 올해는 힘들지도
2. 로보택시 플릿수? 웨이모의 3,000대는 넘겠지만 안전요원도 많이 필요해서 비용도 만만치는 않을 듯
3. Cybercab 생산량? 연 200만대 목표 중 10%는 될런지..? (주 4천대 가능?)
4. Semi..? 공장은 다 지었다는데 양산 소식이나 판매 소식은 4월까지 요원.. 연 5만대인데 올해 과연 얼마나 만들고 팔지?
5. 유럽 FSD? 낼모레 네덜란드 RDW 승인될지도 불확실한 상황에서 올해 내 과연 유럽 릴리즈가 가능할지…?
6. 중국 FSD도 동일… 아주 조금씩의 진전은 있어 보이지만 너무 느리고 과연 올해 안에 될지도 미지수
7. AI5? 과연 올해 안에 AI5를 탑재한 차량이 한 대라도 나올지?
8. 보수적이라는 미국 사람들.. 월구독 100% 전환된 FSD 채택률 추이가 과연 유의미하게 올라갈지?
9. 예정된 CAPEX $20B에 +@는 얼마나 더 들지?
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@taeeumin 힘든 시간이 지만 같이 응원합니다. FSD 영상 기다리고 있습니다! 나오면 정리해 보죠!
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🚗 테슬라 FSD V14.3 배포 시작!
✅ 주행 중 반응 속도 20% 향상
✅ 주차 위치 예측 및 선정 최적화
✅ 응급 차량 및 스쿨버스 대응 강화
✅ 불필요한 차선 편향 및 밀착 완화
✅ 소형 동물 감지 및 안전 주행 개선
✅ 복잡한 교차로 신호 처리 정교화
✅ 신경망 강화 학습으로 주행 안정
✅ 저조도 시야 및 3차원 인식 개선
✅ 돌출물 등 희귀 물체 회피 능력업
✅ 일시적 시스템 오류 자동 복구
단순 기능 추가를 넘어 AI 컴파일러까지 새로 짰다는 점이 놀랍네요.
#Tesla #FSD #V14 #자율주행 #테슬라 #ElonMusk

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V14.3 스타벅스 드라이브 쓰루 테스트.
주문을 다 마쳤는데 차가 진행하지 않아서 액셀을 밟아줘야 했고, 그후 윈도우 앞에 딱 맞춰 잘 정지 했으나 너무 일찍 출발하려고 해서 개입.
$TSLA
Spencer@scotsrule08
First drive thru on FSD 14.3 with @DavidMoss Some interesting differences compared to 14.2
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BREAKING: Tesla has officially released FSD V14.3
I'm downloading it in my Model Y right now. Here's everything that's new:
• Improved parking location pin prediction, now shown on a map with a P icon.
• Increased decisiveness of parking spot selection and maneuvering.
• Rewrote the Al compiler and runtime from the ground up with MLIR, resulting in 20% faster reaction time and improving model iteration speed.
• Enhanced response to emergency vehicles, school buses, right-of-way violators, and other rare vehicles.
• Mitigated unnecessary lane biasing and minor tailgating behaviors.
• Improved handling of small animals by focusing RL training on harder examples and adding rewards for better proactive safety.
• Improved traffic light handling at complex intersections with compound lights, curved roads, and yellow light stopping - driven by training on hard RL examples sourced from the Tesla fleet.
• Upgraded the Reinforcement Learning (RL) stage of training the FSD neural network, resulting in improvements in a wide variety of driving scenarios.
• Upgraded the neural network vision encoder, improving understanding in rare and low-visibility scenarios, strengthening 3D geometry understanding, and expanding traffic sign understanding.
• Improved handling for rare and unusual objects extending, hanging, or leaning into the vehicle path by sourcing infrequent events from the fleet.
• Improved handling of temporary system degradations by maintaining control and automatically recovering without driver intervention, reducing unnecessary disengagements.
Upcoming Improvements:
• Expand reasoning to all behaviors beyond destination handling.
• Add pothole avoidance.
• Improve driver monitoring system sensitivity with better eye gaze tracking, eye wear handling, and higher accuracy in variable lighting conditions.


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