23年12月论文“LMDrive: Closed-Loop End-to-End Driving with Large Language Models“,来自香港中文大学、商汤科技、InnoHK 感知交互智能中心、多伦多大学和上海AI实验室。 尽管自动驾驶领域最近取得了重大进展,但当遇到长尾不可预见事件和具有挑战性的城市场景时,现代方法仍然很困难,可能会发生严重事故。一方面,大语...
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一、方法 尽管在自动驾驶领域取得了显著的进展,但现代方法在面对长尾未预见事件和挑战性城市场景时仍然存在严重事故的风险。一方面,大型语言模型(LLM)展示了接近“人工通用智能”的卓越推理能力。另一方面,先前的自动驾驶方法往往依赖于有限格式的输入(例如传感器数据和导航路点),限制了车辆理解语言信息和与人类交互的能力。
作者talk链接:LMDrive:大语言模型加持的闭环端到端自动驾驶框架|自动驾驶新青年讲座35 (xiaoe-tech.com) 文章核心要点: 实现了基于大语言模型的端到端的自动驾驶 1. Introduction 两种自动驾驶系统解决方案: a modular approach where the system is decomposed into several sub-modules such as perception, predicti...
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23年12月论文“DriveLM: Driving with Graph Visual Question Answering“,来自上海AI实验室(OpenDriveLab)、德国图宾根大学、图宾根AI中心和香港大学。 本文研究如何将基于网络规模数据训练的视觉语言模型(VLM)集成到端到端驾驶系统中,提高泛化能力并实现与人类用户的互动。虽然最近的方法使VLM适应于通过单轮视觉问答(VQA...
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