テスラのAIチームが位置エンコーディングにおけるAIの「ドリフト」に対処する特許を取得

テスラは物理法則の回避策を発見しました。テスラが開発した「Mixed-Precision Bridge（混合精度ブリッジ）」は、特許US20260017019A1で初めて公開されました。Math Translatorは、安価で低エネルギー曲線の8ビット技術とのギャップを埋めるものです。この技術は基本的な整数しか扱えませんが、現在ではエリート32ビット向けのRot8プレミアム技術もサポートしています。.

まず、 アンロックされます。 これは、現在のハードウェアよりも40倍強力であると予想されています。これは、モデル3の約30分の1である2.3kWhのバッテリーを搭載したテスラ・オプティマスにとって非常に重要です。32ビットGPU処理を使用すると、この電力は4時間以内に消費され、500W以上を「考える」だけで消費します。

必要は発明の母である。.

@Tesla_AIチームはとてつもなくタフだ。テスラの現実世界におけるAIに匹敵するチームは他にない。https ://t.co/oJBBL0CFfQ

— イーロン・マスク (@elonmusk) 2026年1月17日

これにより、テスラは計算電力のバジェットを100W未満に削減しました。「熱壁」問題は解決され、ロボットは8時間の稼働スケジュールでバランスと意識を維持し、暑さを感じることなく作業できるようになりました。.

テスラのエンジニアは道路標識の読み取りに精度を取り入れている

この特許は を導入したもの で、オプティマスとFSDシステムに超知能機能を搭載しながら、航続距離を大幅に短縮したり、回路が熱で溶けたりするのを防ぐことができる。これにより、テスラの低価格ハードウェアがスーパーコンピューター級のマシンへと変貌する。

さらに、このシステムは「忘れる」という問題も解決しました。以前のFSDモデルでは、車両は一時停止標識を認識していましたが、トラックが約5秒間視界を遮ると、車両はそれを「忘れる」という問題がありました。.

テスラは現在、「ロングコンテキスト」ウィンドウを採用しており、AIは30秒以上前のデータを参照できます。しかし、時間的に「距離」が長くなると、標準的な位置演算ではドリフトが発生する傾向があります。.

テスラの混合精度パイプラインは、高い位置解像度を維持することでこの問題を解決します。これにより、AIは遮蔽された一時停止標識の位置を正確に把握できます。これは、標識の周りを移動して長い時間が経過した後でも当てはまります。実際、テスラチームによると、RoPEの回転は、車両のメンタルマップ上で標識を3D座標に固定するのに十分な精度を備えているとのことです。.

テスラはNVIDIAのCUDAエコシステムから独立していると述べている

この特許は、Log-Sum-Exp近似を用いた特定の聴取手法について説明しています。対数領域に留まることで、8ビットプロセッサのみを使用して、小さなハム音から大きな消防車の音まで、幅広い「ダイナミックレンジ」の音を扱うことができ、大きな音を「クリップ」して小さな音を失うことがありません。これにより、自動車は32ビットの精度で周囲の音を聴き分けることができます。.

テスラは量子化を考慮した学習（QAT）を採用しています。AIを「完璧な」32ビット環境で学習させてから「縮小」する（通常は「酔っ払って間違った」AIになってしまいます）のではなく、テスラは最初から8ビット制約のあるシミュレーション環境でAIを学習させます。これにより、テスラのAIを自動車よりもはるかに小さなものに実装する可能性が開かれます。.

この数学的maticをシリコンに組み込むことで、テスラは戦略的独立性も獲得します。テスラはNVIDIAのCUDAエコシステムからdent しており、サムスンとTSMCの両社と同時にデュアルファウンドリー戦略を採用できる立場にあります。.

xAIは、ギガワット規模のコヒーレントAIトレーニングクラスターをオンライン化した最初の企業となりました。

これはサンフランシスコのピーク需要を上回る電力である

競合他社がまだ2027年に向けたロードマップを策定している一方で、xAIはすでに主要都市レベルの電力で稼働している。

その… pic.twitter.com/0YYOC11h6P

— X Freeze (@XFreeze) 2026年1月17日

xAI は AI の進歩と高性能な計算能力を組み合わせているため、2027 年にリリースされる OpenAI の Stargate の有望な競合製品となります。.