如果大模型按照自动驾驶的方式来分级的话，当前大模型能达到 L3 吗？

不能，还是需要人介入。

应该可以
大模型最终目标就是 agi
实现 agi
那就不需要人了

现在 AI 主要精力还是干工程开发，以后有专门“工程”验收的测试大模型就好了
不过验收的工作太主观了，好不好的标准不容易拟定，程序还好测试，你领导要的“左移 5 米”这种 AI 也不知道老登的喜好啊

FSD 自己定义是 L2, 我现在都可以设好目的地，自己开出车库，开一百多公路，到达目的地停车场找好车位停好车，中间都不需要我去手动介入的。几年前我也觉得没有 l4 ，自动驾驶没有希望，谁知道从去年开始我就每天在用。
供参考

那肯定是不行哇，自动驾驶只需要一个 prompt （起点终点），llm 需要很多的 prompt 。
而且自动驾驶最终责任人也是司机吧。终究还是要个背锅的。

当年 AI 击败卡斯帕罗夫后，国际象棋有一段所谓半人马的阶段，就是 AI 配合人类，能击败任何单独的 AI 或者单独的人类。但是这个窗口期只有几年的时间，随后 AI 远超普通人人类后，所谓半人马的模式就不再有效了。

现在 AI 编程方面就是刚进入半人马阶段的时期

显然不行。现在没用任何一家厂商敢对辅助驾驶担责，也没有任何一家 AI 厂商敢对生成的代码担责。
区别就是，辅助驾驶出问题是真的要命的，所以我看见那些吹牛可以不干预自动驾驶的收钱媒体就恶心。100 次哪怕成功 99 次，只要有一次出问题就是车毁人亡，搞不好还带走无辜路人。

@cynics #4 大佬，是在加州吗？

我觉得 coding 这行，将来也许不久的将来会从大模型辅助，转变以大模型为主、人为辅的模式，这个是完全可以预见的。。。从自动驾驶来说，其实最先进的自动驾驶已经比人开的好了，只是考虑安全，政策上没有放开，就现在的技术成熟度来讲，自动驾驶为主、人辅助，大概率是没问题的，保不齐整体交通秩序、交通安全会更好。。

大模型你问答他有时可以犯错(很常见吧)

智能驾驶呢，你允许他犯错吗？

前面肉眼可见的几个回复连 L3 的定义都没搞明白。
从工程上来说，路上大量的 L3 在跑了，L4 出租车也不罕见，快递小车更是比比皆是，不是吗？
从法律上来说，没有做到，L3 指的是有条件的自动驾驶，允许驾驶者短暂脱手（前文也是根据这个讲的，路上有的是脱手开智驾的司机），但是在需要接管未得到响应时，要做到自动靠边停车，期间发生的故障由车企负责，而不是事故前 0.1 秒退出智驾，现在定义的差距就在这个法律层面里

说点不需要懂技术也能明白的简单推理吧，AI 能代替专业程序员->任何人都可以通过 AI 编写任何程序->软件企业倒闭->属于软件企业的 AI 企业倒闭->自己不会打败自己->AI 不能代替专业程序员

和自动驾驶一样，分场景分任务。
考虑到大模型的应用确实存在一些“不会产生致命后果”的场景，我认为可以定义为 L3.

自媒体天天吹 AI 要干掉 XX 行业，那不得不是 L5 了

只要马路上没有跑出来一个飞机，那 L3 简直轻轻松松。
问题在于马路上能跑出来一些大模型不认识的东西，他们可能认为这东西只是一个移动的障碍物而不是危险的东西。

比如:一个正在微微着火的油罐车，Ai 可能认为这就是停在路边的一个油罐车，直接缓慢通过即可。
Ai 并不知道这是一个危险的东西，即便他认得出油罐车，也知道油罐车是危险的，但他不懂物理。


我认为这也是没有 L4 的根本原因，L3 实际已经能轻松达到了，未来 FSD 会无限接近 L4 ，只有世界模型/物理模型的出现才能打破这一局面，让 Ai 理解物理学，理解整个世界才行。

肯定不能啊，LLM 有 L3 的话，自动驾驶凭啥不能 L3 ？

@xuanbg 延迟啊，自动驾驶显然达不到目前大模型的水准，自动驾驶需要实时运算