GPT-6 Astra đã vượt qua "bài thi số 2"? Đỗ xe vào vị trí cọc nón trong 5 phút 22 giây

Động Sát Beating AI tin nhanh, ba nhà nghiên cứu đến từ khu vực Đài Loan, Trung Quốc đã xây dựng DrivingBench, kết nối các mô hình lớn đa dụng như GPT-6 Astra, GPT-5.6 Sol, Grok 4.6 và Claude Fable 5.1 vào một chiếc Toyota Corolla thực tế đời 2022, tiến hành bài kiểm tra lái xe thực tế tương tự "phần thi sa hình". Đường thi dài khoảng 130 mét, được tạo thành từ các nón giao thông màu sắc với lối đi rộng 8 mét, xe cần liên tục vượt qua nhiều khúc cua, cuối cùng lái vào một chỗ đỗ xe hình nón kích thước 7×5 mét.

GPT-6 Astra, mô hình trước đây chưa từng được huấn luyện lái xe chuyên biệt, trong lần kiểm tra đầu tiên đã đi chệch khỏi đường thi do phán đoán sai, nhưng sau khi điều chỉnh chiến lược ở lần thứ hai, đã hoàn thành quãng đường khoảng 134,7 mét trong 5 phút 22 giây và lái vào chỗ đỗ xe thành công, trở thành mô hình duy nhất trong bốn mô hình "vượt qua phần thi sa hình".

Trong bài kiểm tra, Astra kiểm soát tốc độ xe ở mức 0,5 đến 0,8 mét/giây khi gần các khúc cua và chướng ngại vật, đồng thời liên tục điều chỉnh hướng dựa trên hình ảnh camera thời gian thực. So sánh cho thấy, Sol, Grok và Fable đều không hoàn thành bài kiểm tra, trong đó Sol và Grok thất bại liên tiếp ba lần, Fable dừng lại sau khi đi đến khoảng 45% vị trí ở lần thứ ba.

Bài kiểm tra lần này cho thấy, các mô hình lớn đa dụng chưa được huấn luyện bằng dữ liệu lái xe chuyên biệt đã có thể hoàn thành các nhiệm vụ lái xe cơ bản trong môi trường thực tế tốc độ thấp, nhưng vẫn còn khoảng cách rõ ràng so với lái xe tự động trên đường thực tế.