فريق الذكاء الاصطناعي في Tesla يبتكر براءة اختراع تعالج "الانحراف" في الترميز الموضعي

وجدت Tesla حلاً بديلاً لقوانين الفيزياء. تم الكشف عن "الجسر متعدد الدقة" الذي طورته Tesla لأول مرة في البراءة US20260017019A1. يقوم مترجم الرياضات بسد الفجوة لتقنية 8-بت الرخيصة ومنحنية الطاقة المنخفضة. هذه التقنية قادرة فقط على التعامل مع الأعداد الصحيحة الأساسية، والآن تقنية Rot8 المميزة للأعداد 32-بت النخبوية.

أولاً يفتح قفل معالج AI5، والذي من المتوقع أن يكون أقوى بـ 40 مرة من عتادنا الحالي. هذا مهم جداً في سيارة Tesla Optimus، التي تتميز ببطارية سعتها 2.3 كيلوواط ساعة، أي حوالي 1/30 من سيارة Model 3. باستخدام معالجة GPU 32-بت، ستستهلك كل هذه الطاقة في أقل من أربع ساعات، وستستهلك أكثر من 500 واط فقط لـ "التفكير".

الحاجة أم الاختراع.

فريق @Tesla_AI أسطوري ومتشدد للغاية. لا أحد يستطيع منافسة الذكاء الاصطناعي العملي لشركة Tesla. https://t.co/oJBBL0CFfQ

— إيلون ماسك (@elonmusk) يناير 17، 2026

وبالتالي، تقلل Tesla من ميزانية القوة الحاسوبية إلى أقل من 100 واط. تم حل مشكلة "الجدار الحراري". الآن، يمكن للروبوتات الحفاظ على توازنها ووعيها طوال جدول عمل مدته 8 ساعات دون الشعور بالحرارة.

يدمج المهندسون في Tesla الدقة في قراءة لافتات الطريق

قدمت البراءة جسر السيليكون، الذي يمكّن أنظمة Optimus وFSD من الحصول على ذكاء فائق، دون التنازل عن مدى السيارة بميل واحد أو تسببها في ذوبان دوائرها بسبب الحرارة. هذا يحول عتاد Tesla الميزاني إلى آلة من فئة الحواسيب الفائقة.

علاوة على ذلك، حلّت المشكلة المتعلقة بالنسيان. في النماذج السابقة لـ FSD، كانت السيارة تلاحظ لافتة التوقف، ولكن إذا حجب شاحنة رؤيتها لمدة 5 ثوانٍ تقريباً، فإنها "تنسى" ذلك.

الآن تستخدم Tesla نافذة "سياق طويل"، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالرجوع إلى البيانات من 30 ثانية مضت أو أكثر. ومع ذلك، فإن الرياضيات الموضعية القياسية تميل إلى التسبب في انحراف عند "المسافات" الزمنية الأكبر.

تصلح خط أنابيب الدقة المختلطة في Tesla هذه المشكلة عن طريق الحفاظ على دقة موضعية عالية. يضمن ذلك معرفة الذكاء الاصطناعي بدقة مكان لافتة التوقف المحجوبة. حتى بعد مرور وقت طويل أثناء التحرك حولها. في الواقع، يقول فريق Tesla إن دورات RoPE دقيقة بما يكفي لإبقاء اللافتة مثبتة في إحداثياتها ثلاثية الأبعاد في الخريطة الذهنية للسيارة.

تقول Tesla إنها مستقلة عن نظام CUDA البيئي لشركة NVIDIA

تصف البراءة طريقة معينة للاستماع باستخدام تقريب Log-Sum-Exp. من خلال البقاء في المجال اللوغاريتمي، يمكنها إدارة النطاق الديناميكي الكبير للصوت، من الهسهسة الهادئة إلى صوت شاحنة الإطفاء الصاخبة، باستخدام معالجات 8-بت فقط دون الحاجة إلى "قص" الأصوات الصاخبة وفقدان الهادئة. هذا يمكّن السيارة من الاستماع وتمييز بيئتها بدقة 32-بت.

تستخدم Tesla التدريب الواعي بالتكميم، أو 'QAT'. بدلاً من تدريب الذكاء الاصطناعي في بيئة 32-بت "مثالية" و"تقليصه" لاحقاً، مما يؤدي عادةً إلى ذكاء اصطناعي "مسكر وخاطئ"، تدرب Tesla الذكاء الاصطناعي منذ اليوم الأول في بيئة محاكاة ذات قيود 8-بت، مما يفتح فعلياً إمكانيات لتنفيذ ذكاء Tesla الاصطناعي في شيء أصغر بكثير من السيارة.

دمج هذه الرياضيات في السيليكون يمنح Tesla استقلاليتها الاستراتيجية أيضاً. Tesla مستقلة عن نظام CUDA البيئي لشركة NVIDIA وهي في وضع يسمح لها بتبني استراتيجية المصنعين المزدوجة في وقت واحد مع كل من Samsung وTSMC.

أصبحت xAI رسمياً الأولى في تشغيل مجموعة تدريب ذكاء اصطناعي متماسكة بحجم الجيجاواط

هذا أكثر كهرباء من الطلب الذروة في سان فرانسيسكو

بينما لا يزال المنافقون يرسمون الخطط الزمنية لعام 2027، تعمل xAI بالفعل بقوة على مستوى المدن الكبرى اليوم

الـ… pic.twitter.com/0YYOC11h6P

— X Freeze (@XFreeze) يناير 17، 2026

مزيج xAI من تطورات الذكاء الاصطناعي وقدرات الحوسبة عالية الأداء يجعلها منافسة واعدة لـ Stargate التابعة لـ OpenAI، والتي سيتم إصدارها في عام 2027.