这促使我们将LLM与行为规划模块的决策状态对齐,并通过使用对齐的LLM进行行为规划,进一步设计一个基于LLM的闭环AD系统,该系统可以在真实世界的环境或现实的仿真环境上运行。 基于这一点,我们提出了DriveMLM,这是第一个基于LLM的AD框架,可以在现实仿真环境中实现闭环自动驾驶。为了实现这一点,我们有三个关键设计:(1)我...
提出了一种基于LLM的AD框架,通过将LLM的输出与行为规划模块的决策状态相一致,弥合LLM和闭环驾驶之间的差距。 为了实现这个框架,我们用LLM可以轻松处理的形式定制了一组决策状态,设计了一个用于决策预测的MLLM规划器,并开发了一个数据引擎,该数据引擎可以有效地生成决策状态和相应的解释注释,用于模型训练和评估。 为了...
这促使我们将LLM与行为规划模块的决策状态对齐,并通过使用对齐的LLM进行行为规划,进一步设计一个基于LLM的闭环AD系统,该系统可以在真实世界的环境或现实的仿真环境上运行。 基于这一点,我们提出了DriveMLM,这是第一个基于LLM的AD框架,可以在现实仿真环境中实现闭环自动驾驶。为了实现这一点,我们有三个关键设计:(1)我...
然而,目前的自动驾驶系统主要基于数据驱动方法,在可解释性、泛化和持续学习能力方面存在不足。此外,单车自动驾驶系统缺乏与其他车辆协作和协商的能力,而这对自动驾驶系统的安全性和效率至关重要。 为了解决这些问题,来自香港城市大学和香港大学的研究团队用大型语言模型(LLM)开发了一个新颖的框架—— AgentsCoDriver,以实...
西安电子科技大学 计算机科学与技术博士在读 自然语言驱动的自动驾驶场景模拟 |链接介绍了一个名为ChatSim的系统,它是首个通过自然语言命令实现可编辑的逼真3D驾驶场景模拟的系统,能够结合外部数字资产。ChatSim通过大型语言模型(LLM)代理协作框架来处理复杂的用户命令,提高了命令灵活性和编辑效率。系统采用了一种新颖的多...
1. Ollama发布Python和JavaScript库,让开发者轻松本地运行LLM Ollama发布了Python和JavaScript库的初始版本,使得开发者能够在几行代码中将新的和现有的应用程序与Ollama集成。Ollama支持广泛的模型,包括Mistral、Dolphin、Llama2和Orca,使得开发者可以轻松地在本地运行大型语言模型。这些库的发布将会极大地简化开发者的工...
你以为LLM聊天机器人需要大量计算?那还不算什么。当全生成式的TikTok/YouTube进入主流时,你才会开始需要大量的GPU。计算量将是现在的数个数量级,一方面是因为媒体更加密集,另一方面是因为受众将扩大5到10倍。目前我们还只是触及了表面。 AGI似乎并没有变得更近,但扩大深度学习的实际应用并不会放缓。
而另一个方向,结合最近LLM实现端到端自动驾驶的思路,也大有可为,world model能否成为GPT一样的自动驾驶领域的fundamental model,我们拭目以待!
Visual Speech Recognition with Language Models(VSP-LLM)框架在视觉语音识别和翻译中引入了新的方法,通过集成LLMs来高效处理视频输入,通过去重嵌入视觉特征和使用低秩适配器进行成本效益训练。 划重点 GitHub上开源的Visual Speech Recognition with Language Models(VSP-LLM)框架 ...
这促使我们将LLM与行为规划模块的决策状态对齐,并通过使用对齐的LLM进行行为规划,进一步设计一个基于LLM的闭环AD系统,该系统可以在真实世界的环境或现实的仿真环境上运行。 基于这一点,我们提出了DriveMLM,这是第一个基于LLM的AD框架,可以在现实仿真环境中实现闭环自动驾驶。为了实现这一点,我们有三个关键设计:(1)...