Tesla нашла обходной путь для законов физики. "Mixed-Precision Bridge", разработанный Tesla, был впервые раскрыт в патенте US20260017019A1. Math Translator преодолевает разрыв для дешевой, низкоэнергетической 8-битной технологии. Эта технология способна работать только с базовыми целыми числами, а теперь премиум-технология Rot8 для элитных 32-битных систем.
Сначала она открывает доступ к процессору AI5, который, как ожидается, будет в 40 раз мощнее нашего сегодняшнего оборудования. Это очень важно для Tesla Optimus, который оснащен аккумулятором на 2,3 кВт⋅ч, что составляет около 1/30 от Model 3. При использовании 32-битной обработки GPU он израсходует всю эту мощность менее чем за четыре часа и более 500 Вт только на "мышление".
Таким образом, Tesla снижает бюджет вычислительной мощности ниже 100 Вт. Проблема "теплового барьера" решена. Теперь роботы способны сохранять баланс и осознанность в течение 8-часового рабочего графика и не перегреваться.
Патент представил "Silicon Bridge", который наделяет системы Optimus и FSD сверхинтеллектом, не сокращая их запас хода ни на милю и не вызывая перегрева схем. Это превращает бюджетное оборудование Tesla в машину класса суперкомпьютера.
Кроме того, решена проблема забывчивости. В прежних моделях FSD автомобиль замечал знак "Стоп", но если грузовик закрывал его обзор примерно на 5 секунд, система "забывала" его.
Теперь Tesla использует окно "длинного контекста", позволяя ИИ обращаться к данным 30 секунд назад или более. Однако при больших "расстояниях" во времени стандартная позиционная математика имеет тенденцию к дрейфу.
Конвейер смешанной точности Tesla исправляет это, поддерживая высокое позиционное разрешение. Это гарантирует, что ИИ точно знает, где находится этот закрытый знак "Стоп". Даже после того, как прошло много времени при движении вокруг него. Действительно, команда Tesla утверждает, что вращения RoPE достаточно точны, чтобы знак оставался привязанным к своей 3D-координате в мысленной карте автомобиля.
Патент описывает особый метод прослушивания с использованием аппроксимации Log-Sum-Exp. Оставаясь в логарифмической области, система способна управлять большим "динамическим диапазоном" звука, от тихого гула до громкой пожарной машины, используя только 8-битные процессоры, не обрезая громкие звуки и не теряя тихие. Это позволяет автомобилю слушать и различать окружающую среду с 32-битной точностью.
Tesla применяет обучение с учетом квантования, или 'QAT'. Вместо того чтобы обучать ИИ в "идеальной" 32-битной среде и "сжимать" его впоследствии, что обычно приводит к "пьяному и неправильному" ИИ, Tesla обучает ИИ с первого дня в смоделированной среде с 8-битными ограничениями, что, по сути, открывает возможности для внедрения ИИ Tesla во что-то гораздо меньшее, чем автомобиль.
Встраивание этой математики в кремний также дает Tesla стратегическую независимость. Tesla независима от экосистемы CUDA от NVIDIA и находится в позиции для одновременного принятия стратегии двойных производственных мощностей с Samsung и TSMC.
Сочетание достижений ИИ xAI и высокопроизводительных вычислительных возможностей делает его многообещающим конкурентом OpenAI's Stargate, который будет выпущен в 2027 году.
Самые умные криптоумы уже читают нашу рассылку. Хотите присоединиться? Присоединяйтесь к ним.


