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移除世界模型中的全球定位輸入 在這次更新中，我們移除了全球定位輸入，讓世界模型自行推斷並產生合適的軌跡。 在這裡查看報告：

改進的AE壓縮器 我們通過將圖像建模添加到AE壓縮器的目標中來改進它，更好地對齊兩個模型。在訓練時，AE壓縮部分遮罩的圖像並嘗試重建完整的圖像。

更大的世界模型 為了使世界模型在推斷自我定位時更準確，而不需要明確提供作為輸入，我們將參數的數量從5億增加到10億。

新的 250 萬段訓練清單 我們還在一個新的、更大的數據集上訓練世界模型、壓縮器和視覺模型。這提高了所有模型的性能。新的清單使用 Firehose 🔥 數據，並且整體上比之前的訓練清單更具多樣性。

精簡的駕駛監控訓練 在這次版本中，駕駛監控模型在功能上沒有任何新變化，但這是其訓練堆疊經過大量清理的結果。值得注意的是，我們不再緩存數據批次，而是在訓練過程中動態解碼和流式傳輸數據。

UI 重寫：Qt -> @raylibtech Qt 是一個擁有 700 多名員工的公司，產品相當成熟且授權複雜。Raylib 是「一個讓你享受視頻遊戲編程的編程庫」。 libraylib.a 的靜態鏈接大小為 2.7M，而你甚至無法用單個 du -hs 檢查 Qt 的大小。

UI 重寫的直接好處： > 減少 GPU 使用 > 啟動時間快 4 秒 > UI 的程式碼行數減少約 10,000 行 > UI 從 C++ 轉為 Python（無需編譯時間！） > 所有圖形在單一進程中運行 > 修復 UI 冻結錯誤 (#27328) > 由於對顯示的更好控制，待機時功耗減少 500mW > 簡化 AGNOS 構建

新的 Honda 支援 > 感謝 MVL，支援 Acura TLX 2021！ > 感謝 vanillagorillaa 和 drFritz，支援 Honda City 2023！ > 感謝 miettal，支援 Honda N-Box 2018！ > 感謝 csouers 和 MVL，支援 Honda Odyssey 2021-25！ > 感謝 vanillagorillaa 和 MVL，支援 Honda Passport 2026！