XRUST.ru » Новости » Компания Ford закрыла разработку электронного мозга для авто
Новости

Компания Ford закрыла разработку электронного мозга для авто

1 мая 2025, 06:16 6 489 0 15

Компания Ford прекратила программу разработки электронного мозга автомобиля. Ранее идею анонсировали, как ключевую в конкуренции с Tesla. Менеджмент обеспокоен издержками и долгосрочностью проекта.

Ford вложил значительные средства в систему, известную xrust внутри компании как FNV4 (полностью сетевой автомобиль). Цель обозначали, как оптимизация функции программного обеспечения автомобиля с последующим увеличением прибыли бизнеса.

Утечки свидетельствуют, что проект забросили из-за резкого роста затрат и задержек. Представитель Ford заявил, что компания внедрит в свою текущую программную систему знания, полученные при разработке FNV4, и по-прежнему сосредоточена на создании передовой электрической архитектуры совместно со своей так называемой командой skunkworks.

Команда, базирующаяся в Калифорнии, занимается разработкой передового программного обеспечения и доступных электромобилей. Гендиректор Ford поручил Дагу Филду, бывшему руководителю Apple и Tesla, который присоединился к Ford в 2021 году, завершить FNV4. Филд — один из самых высокооплачиваемых сотрудников компании, в прошлом году он заработал 15,5 млн долларов.


Xrust: Компания Ford закрыла разработку электронного мозга для авто

компания, Ford, закрыть, разработка, электронный, мозг

Поделится
15 0

Комментарии


Google представила OpenRL: новый API для обучения и тонкой настройки ИИ прямо в Kubernetes
Google представила OpenRL — экспериментальный API с открытым исходным кодом, который должен упростить одну из самых сложных задач современной разработки искусственного интеллекта: постобучение и тонкую настройку больших языковых моделей (LLM), пояснили xrust. Новый проект позволяет запускать процессы обучения на собственной инфраструктуре Kubernetes, отделяя исследовательскую работу от управления вычислительными ресурсами. Сегодня создание современных ИИ-моделей уже не ограничивается их первоначальным обучением. После выпуска базовой версии разработчики продолжают улучшать качество ответов, адаптируют модели под специализированные задачи и обучают их новым сценариям взаимодействия. Именно этот этап — post-training — считается одним из наиболее ресурсоемких и сложных. Что предлагает OpenRL Разработчики Google создали OpenRL как универсальный API, который берет на себя управление инфраструктурой обучения. Исследователям больше не нужно вручную координировать вычислительные узлы или
651 1