登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
检索增强生成（RAG）结合了检索和生成两种技术，显著提升了文本生成任务的性能。在生成过程中，RAG 模型通过检索模块获取外部知识，增强生成模型的准确性和丰富性。SimpleRAG 是基于 WPF 与 Semantic Kernel 的简单 RAG 应用。用户可以通过该应用学习如何使用 Semantic Kernel 构建 RAG 应用。具体使用可以参考官方文档依赖框架的包会小一些，独立的包会大一些
大语言模型（LLMs）是在海量文本语料库上训练的人工智能模型，具备卓越的语言理解和生成能力，正在改变自动驾驶（AD）领域。随着自动驾驶系统从基于规则和优化的方法向基于学习的技术（如深度强化学习）发展，它们正蓄势待发，准备接纳第三个也是更高级的类别：由LLMs赋能的基于知识的自动驾驶。这一转变有望使自动驾驶更接近人类驾驶水平。然而，将LLMs集成到自动驾驶系统中在实时推理、安全保障和部署成本方面带来
金磊 假装发自 温哥华量子位 | 公众号 QbitAI这个高光时刻，属于自动驾驶，属于大模型，更是属于中国团队。就在刚刚，CVPR 2023最佳论文新鲜出炉，2篇论文从总量高达9155篇的投稿中脱颖而出。对于这2篇最佳论文中的任何一个，可以说用“万里挑一”来形容都不足为过了。第一篇名为Planning-oriented Autonomous Driving（以路径规划为导向的自动驾驶），由上海人工
商汤科技的UniAD，不仅是一项创新性的技术，更因其巨大的潜力和应用价值，在学术界和工业界引起了广泛关注。随着通用人工智能的进一步发展，我们有理由相信，更高阶的自动驾驶人工智能将在不久的将来成为现实。它不仅能更好地协助行车规划，确保车辆行驶的可靠性和安全性，更具有极大的应用落地潜力和价值，为自动驾驶的未来发展打开了一扇大门。商汤科技的UniAD，通过融合五大核心模块，解决了自动驾驶中"规划"的难题
1.背景介绍自动驾驶技术是人工智能领域的一个重要分支，它涉及到计算机视觉、机器学习、深度学习、路径规划、控制理论等多个领域的知识和技术。自动驾驶的目标是让汽车在人类的指导下或者无人指导下自主地完成驾驶任务，从而提高交通安全和效率。自动驾驶技术的发展历程可以分为以下几个阶段：1.自动刹车和自动调速：这些功能主要是通过传感器和电子控制系统实现的，可以帮助驾驶员在停车、调速等方面进行操作。...
通过对图像、视频和传感器数据进行标注，将现实世界的场景与相应的语义信息关联起来，从而使自动驾驶系统能够学习和理解环境中不同元素的特征和行为规律。准确的数据标注可以提高自动驾驶系统的性能和鲁棒性。通过半监督学习、主动学习和弱监督学习等技术的结合，可以提高数据标注的效率和准确性，进一步推动自动驾驶技术的发展。在自动驾驶中，可以利用少量的手动标注数据和大量的未标注数据来训练深度学习模型，从而提高数据标注
引言本文主要介绍大模型(LLMs)如何助力汽车自动驾驶，简单来说，作者首先带大家了解大模型的工作模式，然后介绍了自动驾驶大模型的3大应用场景，最后指出自动驾驶大模型将会是未来的发展趋势，只要坚持，国内新能源造车新势力还是很有机会的。本文没有深入讲解算法架构，而是化繁为简，能够让您很快的对自动驾驶大模型有个较为全面的理解。除此之外，作者也整理了自动驾驶大模型相关的论文，回复：自动驾驶****LLM
EP 和 TP 各有优劣，其选择取决于具体的训练场景和需求：计算效率：EP 在 expert 的计算效率上具有优势，减少了 kernel launch 次数，增加了每次 launch 的 workload。通信开销：在 topk=2 且 token 分配均匀的情况下，EP 和 TP 的通信量相近。但在topk>2或分配不均匀的情况下，EP 的通信开销高于 TP。显存占用：TP 的显存占用更低且更稳
1.背景介绍自动驾驶技术是近年来最热门的研究领域之一，它涉及到计算机视觉、机器学习、人工智能等多个领域的技术。AI大模型在自动驾驶领域的应用已经取得了显著的进展，这篇文章将深入探讨AI大模型在自动驾驶领域的应用，并分析其优势和挑战。1. 背景介绍自动驾驶技术的发展历程可以分为以下几个阶段：自动驾驶辅助系统：这一阶段的自动驾驶技术主要是通过对车辆的传感器数据进行处理，提供驾驶辅助功...
本文介绍了智能驾驶感知系统的三大核心任务。动态感知任务采用BEVFormer算法，通过鸟瞰视角和Transformer架构实现运动物体的3D检测与跟踪；静态建图任务使用MapTR算法，直接生成矢量化的道路元素结构；可通行区域感知任务则通过Occupancy Prediction模型预测三维空间的占用状态。三种算法分别针对不同感知需求，构建了完整的自动驾驶环境感知体系。
征程 6X VDSP 调试方法
在数字化转型的大背景下，在软件定义一切的趋势下，软件测试人员需要接触和理解的信息越来越多，并呈现加速增长的态势。需求越来越大，交付周期越来越短，受制于体力和能力限制，测试人员的效率和质量难以同步提升，同时大型企业中业务流程设计和信息化分工也是阻碍测试人员继续学习和探索应用的壁垒。将大模型用于软件测试领域可以实现更高的测试覆盖率，减少不稳定的测试并加快缺陷修复过程。这有助于提高测试人员的测试质量和效
1、《HILM-D: Towards High-Resolution Understanding in Multimodal Large Language Models for Autonomous Driving》2023年9月发表的大模型做自动驾驶的论文，来自香港科技大学和人华为诺亚实验室（代码开源）。论文简介：本文提出HiLM-D方法，通过整合低分辨率推理分支（LR-RB）和高分辨率感知分支
因为，ChatGPT出现才不到一年半的时间，现在的大模型已经可以实现视频生成（例如Sora）、音乐生成（例如：Stable Audio 2.0、Prompt-Singer等），且效果惊人，未来的自动驾驶大模型也将会乘风破浪，成为自动驾驶的主流核心技术。本文主要介绍大模型(LLMs)如何助力汽车自动驾驶，简单来说，作者首先带大家了解大模型的工作模式，然后介绍了自动驾驶大模型的3大应用场景，最后指出自
在人工智能的浩瀚星辰中，大模型犹如璀璨的北极星，引领着技术的前沿方向。它们不仅代表了深度学习领域的最新突破，更成为了推动各行各业智能化转型的关键力量。本文笔者总结了大模型从理论研究到实战落地所需具备的所有知识干货，与大家分享~
这里大模型训练特指基座大模型的从0开始训练，不包括在2000条数据上SFT这样的小任务。有人说大模型嘛，简单，给我卡就行，等到老板真给你买来了1000张卡你就知道有多难了，老板说，小王，卡买来了，三个月给我搞出来。然后你发现，就算有人把正确的代码，数据，参数全告诉你，你也就够完整跑一次把它训练出来，万一中间服务器停电一次，完蛋交不了活儿了。更别提你要自己写模型代码，调试，想办法评估模型，根据结果反
“萝卜快跑”在市场、算力、技术和大模型方面的不断努力和创新，使其在自动驾驶领域具备了较强的竞争力。然而，自动驾驶技术的发展仍面临诸多挑战，如法规的完善、公众的接受度等。但相信随着技术的进步和社会的发展，“萝卜快跑”有望在未来为人们带来更加安全、便捷和高效的出行体验。
解密蔚来版端到端。
作者|十字甫 编辑| 汽车观察者联盟点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号ADAS巨卷干货，即可获取点击进入→自动驾驶之心技术交流群后台回复【数据集下载】获取计算机视觉近30种数据集！当下最热门的两个话题，一个是人工智能行业的大模型ChatGPT，另一个是汽车行业的自动驾驶，看似不太相关的两者之间却有相似的地方，ChatGPT是一个通用的语言生成类模型，可用于各种任务，包括自然语言处理、...
2024年，如果说哪个方向最火，哪个方向最有潜力，这一定绕不开世界模型和大模型！在CVPR 2023 WAD Workshop上，Tesla自动驾驶团队又丢出一个重磅炸弹，world model！短短几个月已经快速席卷了国内整个智驾圈！何为世界模型？具体来说world model凭借自动驾驶车辆采集的大量实景视频数据，利用生成模型生成未来场景，并和真实的未来时刻数据对比，从而构建损失，这样就可以不
自动驾驶
——自动驾驶
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 [email protected]
MCP技术社区
地平线开发者
