用 Woven Planet L5Kit 的自动驾驶模拟,对预训练模型进行微调。 BEV 输入被嵌入并馈送到模型中,确定 MΔt 时间间隔的未来轨迹点。 采用运动规划器根据决策输出生成动态可行的轨迹。 然后把可执行轨迹“喂“模型,生成未来的 BEV 预测。 此外,还开发了经验光栅化器帮助模型获取模拟驾驶场景的静态信息。 直觉是,一旦...
ChatGPT的成功和出圈，最直接原因是相比之前的AI对话机器人，它展现出了提升显著的“像人一样对话”的能力。在这背后，是因为OpenAI团队过去几年对大模型、预训练（无监督式学习）和RLHF（基于人类反馈的强化学习）的坚持，使得生成式语言模型取得了超出预期的进步。在自动驾驶领域，对于同样在与大模型、预训练、RLH...
2023年10月11日,中国工程院院士、清华大学教授、清华智能产业研究院(AIR)院长张亚勤现场出席毫末智行举办的第九届HAOMO AI DAY,发表了题为《智能驾驶新进展——Big Model, Generative Al and Intelligent Driving》的主题演讲,分享了他对生成式AI大模型应用于自动驾驶技术的最新思考,以及介绍了清华AIR在构建Real2Sim2...
BEVGPT框架的两阶段训练流程如图所示。预训练阶段，大量自动驾驶数据用于训练因果Transformer，目标是学习预测和决策。模型容量大，可在4秒内决定未来轨迹，6秒内预测未来场景。在线微调阶段，调整因果Transformer以优化运动动力学、运动规划与BEV图像生成的准确性。决策输出为未来4秒内的自车位置，运动规划器进...
生成式预训练语言模型深蓝学院是专注于前沿科技的教育平台,目前在人工智能、机器人与自动驾驶领域搭建了完善的课程体系,并在积极探索嵌入式、物联网、增强现实领域的教育模式。学院致力于为企业培养踏实上进的工匠型人才,也愿与企业共同探索人才教育方案。 关于我们 版权声明 联系电话:010-86226736 服务协议 反馈建议 ...
过去的十余年,语言模型的算法层出不穷,课程案例算法的演变脉络,精选了早期的N-gram以及基于浅层神经网络的NPLM进行详细讲解,并逐步过渡到基于深层网络的语言模型(生成式语言模型GPT)。GPT模型的深层网络不再采用CNN, RNN或者LSTM等结构,而是采用表达能力更强的Transformer,因此在讲解GPT模型时会细致讲解“Transformer的...
具体来看,DriveGPT雪湖·海若的底层模型采用GPT(Generative Pre-trained Transformer)生成式预训练大模型,与ChatGPT使用自然语言进行输入与输出不同。 DriveGPT雪湖·海若输入是感知融合后的文本序列,输出是自动驾驶场景文本序列,即:将自动驾驶场景形成“Drive Language”,最终完成自车的决策规控、障碍物预测以及决策逻辑...
2023年人工智能20条预测:虚实融合、生成式AI、自动驾驶训练 在全球不确定环境下,企业在2023年的首要任务仍与过去一样,是引领、创新和解决问题。 AI正逐步被广泛应用来实现这些目标。根据Gartner最近对美国、英国和德国近700家企业的调查,平均有54%的企业AI项目从试点迈入生产阶段。多达80%的受访高管表示,自动化可以...
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