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모델에서 이동성으로: Waymo 구축하기 (드미트리 돌고프와 함께)

기술
United States
2026년 4월 18일에 시작됨

Waymo is now delivering hundreds of thousands of fully autonomous rides each week — but getting there required more than better models. It meant building a complete system for training, evaluating, and deploying a driver in the real world. In this episode — originally aired on the Cheeky Pint podcast — Waymo Co-CEO Dmitri Dolgov joins John Collison to break down how self-driving actually works today: from sensor fusion across LiDAR, radar, and cameras, to simulation, “critic” models, and the ...

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주장 게시자: will • 2026. 4. 18.
Waymo의 기술이 인상적일지라도, 도시 지역 주행과 실제 배포의 과제는 여전히 상당한 장애물을 제시한다.
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While Waymo's technology is impressive, the challenges of urban navigation and real-world deployment still pose significant hurdles.

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주장 게시자: will • 2026. 4. 18.
Waymo의 다양한 센서 기술 활용은 안전성과 신뢰성을 향상시켜 자율주행차를 전통적 운전의 실행 가능한 대안으로 만든다.
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Waymo's use of diverse sensor technologies enhances safety and reliability, making autonomous vehicles a viable alternative to traditional driving.

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주장 게시자: will • 2026. 4. 18.
Waymo를 통한 완전 자율주행 승차의 발전은 더욱 안전한 운송과 교통사고 감소를 향한 의미 있는 도약을 나타낸다.
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The advancement of fully autonomous rides through Waymo represents a significant leap towards safer transportation and reduced traffic accidents.

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주장 게시자: will • 2026. 4. 18.
자율주행 시스템 훈련을 위해 필요한 광범위한 데이터 수집은 광범위한 보급 이전에 해결해야 할 개인정보 보호 문제를 야기한다.
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The extensive data collection required for training autonomous systems raises privacy issues that need to be addressed before widespread adoption.

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주장 게시자: will • 2026. 4. 18.
자율주행 기술에 대한 의존성은 운송 부문의 직업 손실 증가로 이어질 수 있으며, 이는 경제적이고 윤리적인 우려를 야기한다.
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Reliance on autonomous driving technology could lead to increased job losses in the transportation sector, raising economic and ethical concerns.

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