1.用于训练基础模型，不管是wa还是vla。 2.用于个人记忆，包括驾驶习惯、常用道路等。 群友1： 我是做ai+应用的公司负责人了。谈谈VLA。 我自己去年设计了我们公司的AI架构。核心就去记忆模块，理想是第一个深度和规模化做这个的。 VLA的核心价值其实就是要有效数据，两方面应用： 核心就是第二点，所以每个人的车就有了一个最重要的特点，也是理想VLA的宣传语《越用越聪 明》。 所以不用OTA，每个车都会自我进化训练出更好表现的VLA。不是官方升级更新的。 OTA最主要还是基础水平的提升。 这点在我自己车上体现了。 第一天太垃圾了，今天第三天，我开过的路，没开过的路，都丝滑了，自己以前不会识别的停车位也 可以自动泊车了。 这也是为啥说《小李师傅》就是你的专属司机的意思，因为VLA在克隆你。 可惜啊，这个Ai的基层逻辑，理想表达不出来，让大家去理解感受。 而且从理想Os的各个应用来说，不是靠生态应用做分发赚钱，而是积累更多数据在记忆模块中，成 为你对理想的依赖，所以也开发了账户的迁移功能，就是类似apple id这个战略。 通过私有化去中心化的个人专属记忆数据+Ai基础设施+各形态的硬件，形成理想的Ai战略。 ...