へー。

Waymo車内のAIは、スペースや電力が限られてる。まずGoogleの巨大サーバーのスーパーAI（先生AI）を使い、数百万マイルの走行データやセンサー情報を基に、「理想の行動」を生成する。
これを「正解ラベル」として保存。数百万のこんなシナリオを事前に作っておく。
今度はWaymo車内の軽量AI（生徒）をローカルで訓練する。これはWaymoのラボで、車をシミュレーターに繋いだ状態でやる。（シナリオデータは車内ローカルに持ってくる）生徒AIにセンサー情報（データ）を投げて、予測を出させる。
生徒の出力（予測）と先生の正解ラベルを比べて、「どれだけずれているか」を数値化し、この誤差値を基に、生徒モデルの内部パラメータを少しずつ変える。
新車内AIは、実際の運転も含めて、常にローカル運用。