O usuário insere um texto (prompt), que é processado pelo modelo.

A rede neural prevê a próxima palavra baseada no contexto, gerando uma resposta coerente.

O sistema ajusta sua saída com base em pesos ajustados no treinamento.

Predominantemente desenvolvido em Python para aprendizado de máquina e análise de dados.

Componentes críticos do sistema podem usar C++ para controle em tempo real e otimização de desempenho.

Baseado em Redes Neurais Convolucionais (CNNs) e Redes Neurais Recorrentes (RNNs) para processamento de imagens e decisão.

Utiliza Visão Computacional para identificar objetos, faixas de rodagem e obstáculos.

Implementa arquitetura distribuída, com comunicação entre sensores e um processador central.

Atualizações de software via OTA (Over-the-Air Updates), permitindo melhorias contínuas.

Coleta dados de milhões de veículos em tempo real, armazenando em servidores na nuvem.

Utiliza bancos de dados distribuídos e escaláveis, como Apache Cassandra ou MongoDB, para armazenar logs de navegação.

Os dados são usados para melhorar os modelos por meio de aprendizado federado, onde os veículos enviam informações anonimizadas para treinamento do sistema.

Sensores captam dados do ambiente (câmeras, radares e LiDAR).

O sistema processa as imagens e identifica objetos e obstáculos.

Algoritmos de tomada de decisão determinam ações como acelerar, frear ou mudar de faixa.

Um modelo preditivo antecipa movimentos de outros veículos e pedestres.

Desenvolvido principalmente em Python, com partes otimizadas em C++ e Go.

Utiliza o framework JAX, otimizado para aceleração de machine learning.

Utiliza BigQuery, Spanner e Cloud Firestore para armazenamento e processamento de grandes volumes de dados.

Recebe uma consulta em linguagem natural.

Processa o texto, analisando contexto e intenção.

Gera uma resposta baseada em seu modelo pré-treinado.

Ajusta saídas com base em interações do usuário.