苟日新日日新又日新！关注行业与技术热点『自动驾驶Daily』

最新推荐文章于 2025-12-03 15:13:50 发布
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#自动驾驶 #人工智能 #机器学习

本文介绍了自动驾驶之心推出的新公众号自动驾驶Daily，专注于行业动态、热点和技术更新，同时也包括求职、比赛和职场内容。两公众号将互补，形成完整的行业信息链。

今年自动驾驶之心又推出了一个公众号【自动驾驶Daily】，主要关注行业方案、热点咨询，同时也会第一时间捕捉全球最新的技术。

和自动驾驶之心有所不同，自动驾驶Daily公众号的定位会更加活泼一些，也会经常分享一些求职、比赛、职场类相关内容。未来，自动驾驶之心将会和自动驾驶Daily取长补短，形成行业的闭环。

我相信这是每一个自动驾驶从业者都不可错过的平台，欢迎大家关注！

Java11 ZGC 和 Java12 Shenandoah 介绍：苟日新、日日新、又日新
KimmKing的技术博客
09-22 912
随着互联网的迅速发展和计算机硬件的迭代更新，越来越多的业务系统使用大内存。 而且这些实时在线业务对响应时间比较敏感。比如需要实时获得响应消息的支付业务，如果JVM的某一次GC暂停时间达到10秒，显然会让客户的耐心耗尽。 还有一些对延迟特别敏感的系统，一般要求响应时间在100ms以内。 例如高频交易系统，业务本身就有一些运算耗时，如果GC暂停时间超过一半(>50ms），那很可能就会让某些交易策...
一文搞懂AI生成视频的技术原理与应用！
女王の专属领地
02-11 7471
AI视频生成技术是一个快速发展的领域，它通过深度学习等技术使得视频内容的生成变得更加高效和逼真。这项技术不仅能够提升视频制作的质量，还能开拓新的应用领域，从娱乐到教育，从广告到安全，都有其独特的价值和潜力。随着技术的不断进步，我们可以预见AI视频生成将在未来的多媒体领域扮演越来越重要的角色。
思考：苟日新，日日新，又日新
男儿不展风云志，空有天生八尺躯
04-13 619
这个世界上有很多聪明人 比如：爱因斯坦、高斯等等、 但是说白了还是正常人居多 而且并不是那么聪明的人也取得了不错的成就 有时候你奋斗的重点可能是别人的起点 但是这不能影响你去继续奋斗 你应该比昨天的自己有进步 过一天活一天没有什么意思 每天重复的敲代码也没有什么意思 每天都应该学一点新鲜的知识 保持自己的进步 很多人做了管理之后 并没有什么进步 所以对于这种人 并不可怕 只要你能每天进度 总有一天会超过他们 这就是小时候讲过的：龟兔赛跑 ...
【SQL自学打卡|DAY11】——苟日新，日日新，又日新
m0_62279905的博客
09-11 264
苟日新，日日新，又日新！嘻嘻，感谢您的阅读！！
盘点 yMatrix 创业的530天：1.01^530，苟日新，日日新，又日新
weixin_57459958的博客
02-14 526
拐点已至，走向 All in One 吧！
苟日新，日日新，又日新
::::::::柴米油盐酱醋茶::::::::琴棋书画诗酒花::::::::
10-24 3013
这两个多月做的一个Smart Client项目是彻头彻尾的失败,当然事实上并不至于如此,然在心情上却是如这般沮丧之极. 总结起来失败的教训,应有如下原因: 一,个人性格因素的失败,总是铺张式的准备,冲刺式的完成.随着时间,这会慢慢改过的,只能说现在我还不成熟. 二,水平因素的失败,以前虽然也做过WinForms程序,但并不如本项目这么复杂,很多东东都是现学,边
GPT4又双叒叕被超越？商汤日日新5.5震撼发布！
holdcloud的博客
07-08 452
人工智能领域的领军企业商汤科技，近日在2024世界人工智能大会上带来了一个重磅消息：他们全新升级的"日日新SenseNova5.5"大模型正式发布！ 这一消息无疑在业界引起了轰动，因为日日新5.5不仅在模型参数规模和性能上实现了大幅跃升，更推出了国内首个实时流式多模态交互模型"日日新5o"，开创了人机交互的崭新时代。
多模态大模型技术突破：视觉推理与跨模态融合新进展
欢迎来到运通链达的官方博客！我们深度探讨人工智能技术与应用，贯彻科技向善理念，推动科技进步与社会福祉和谐共生。
04-22 1724
2025年，多模态大模型以视觉推理和跨模态融合为核心，开启了AI技术的新纪元。从OpenAI O3/O4-mini的图像思维链突破，到腾讯混元大模型的长链路推理创新，再到多模态能力成为行业新基准，这一系列进展不仅展示了技术的深度，也体现了AI对人类需求的深刻响应。无论是医疗、自动驾驶，还是智能客服，多模态AI正在以实际应用改变着我们的生活。然而，技术的光芒背后，也隐藏着挑战与隐忧。推理透明性、多模态幻觉、数据安全等问题提醒我们，AI的发展必须以安全与伦理为底线。
AI与大数据融合：技术全景、行业实践与前沿趋势（2025版）
zhz5214的博客
04-08 2375
本文深度解析AI与大数据融合的技术架构、数据处理流程及关键组件，结合2025年最新技术动态（如AI Agent、多模态大模型、湖仓一体架构），通过金融、医疗、制造业等行业案例，揭示技术落地路径与未来发展方向。
精选资源
国联证券-计算机行业专题研究_AI大模型成果不断涌现_AGI或将到来.pdf
07-01
### AI大模型最新成果与AGI时代前瞻 #### 一、人机交互体验优化，AGI或将到来 ##### 1.1 GPT-4o迈向更自然的人机交互 最近，OpenAI推出了其最新的多模态AI大模型GPT-4o。这款模型能够处理文本、音频、图像和视频...
精品课件资料自我新期待.日新又新我常新.ppt
09-26
人们总是在不断变化与成长中的，正如《礼记·大学》所言，“苟日新，日日新，又日新”。这句话鼓励我们每天都应该有所进步，有所更新。这种进步不仅体现在知识技能上，更体现在思想和行为上。我们追求的是一种持续的...
2023年计算机行业投资趋势与WAIC大会亮点解析
11-11
其他说明：文章还特别提到一些具体的公司和产品，如科大讯飞的AI学习机、金山办公的WPS AI、商汤科技的日日新大模型等，这些都是未来值得关注的技术和企业。同时，文中也强调了风险管理和择时的重要性。
Co-MTP：面向自动驾驶的多时间融合协同轨迹预测框架
m0_65010824的博客
12-02 1036
本文是对论文《Co-MTP: A Cooperative Trajectory Prediction Framework with Multi-Temporal Fusion for Autonomous Driving》的深度解读。在自动驾驶领域，V2X技术虽能突破单车感知局限，但现有研究难充分利用帧间时间线索支撑轨迹预测。同济大学团队提出Co-MTP框架，创新实现历史与未来双时间域融合，以异构图Transformer处理不完整历史轨迹、扩展至未来域捕捉交互，在V2X-Seq数据集获最优性能。
《自动驾驶与大模型融合新趋势：端到端感知-决策一体化架构分析》
nmdbbzcl的博客
12-01 693
从规则工程到大模型，从模块堆叠到端到端一体化。过去依赖工程师“穷举规则”的时代，已经无法支撑未来复杂城市交通与全球化扩张的需求；而以大模型为核心、端到端感知-决策一体化的架构，则在可扩展性、泛化能力和迭代效率上展现出巨大的潜力。特斯拉 FSD V12/13 用大规模端到端模型在量产车上完成了“从 perception-heavy 到 behavior-heavy”的范式转变；UniAD、DriveGPT4 等研究工作证明了，在学术基准数据集和模拟环境中，端到端一体化可以显著提升整体闭环表现；
目标检测数据集 - 自动驾驶场景驾驶员注意力不集中检测数据集下载
极智视界
12-01 412
目标检测数据集 - 自动驾驶场景驾驶员注意力不集中检测数据集下载「包含VOC、COCO、YOLO三种格式」
FSD入华“加速”中国自动驾驶产业的推动与重构
最新发布
lmj1689120的博客
12-03 437
FSD入华将促进中国自动驾驶产业从"跟跑"到"并跑"甚至"领跑"的转变，为中国智能网联汽车产业的高质量发展注入新的活力
自动驾驶场景驾驶员注意力安全行为睡驾分心驾驶疲劳驾驶检测数据集VOC+YOLO格式5370张6类别
FL1623863129的博客
12-02 203
标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["DangerousDriving","Distracted","Drinking","SafeDriving","SleepyDriving","Yawn"]数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)标注数量(xml文件个数)：5370。标注数量(txt文件个数)：5370。
挥手示意车辆先行，自动驾驶为何常 “不知所措”？ Alpamayo-R1给出新解法
finehoo_andy的博客
12-02 717
2025 年 NeurIPS 人工智能大会（加利福尼亚州圣地亚哥举办）上，英伟达发布的，被业内称为 “自动驾驶领域首个视觉语言动作模型”。这款开源工具的核心目标，正是解决自动驾驶长期面临的 “常识判断” 难题 —— 而这一切技术落地，都离不开 GPU 服务器的算力支撑。
Map-World：用“填空”与“路径积分”重构自动驾驶规划范式
数据与算法架构提升之路专栏
11-29 708
摘要：自动驾驶规划模块面临的核心挑战是处理道路交通的不确定性。传统方法依赖预设轨迹锚点或筛选最优路径，存在表达局限和信息浪费问题。Map-World创新性地采用"掩膜动作规划"和"路径积分世界模型"，实现了无锚点多模态轨迹生成和高效信息利用。实验显示，该方法在NAVSIM和nuScenes基准上性能领先，推理延迟仅13.5ms。然而，量产落地仍面临算力限制、安全验证和长尾场景等工程挑战。未来可能走向"生成式+传统约束"的融合范式，在灵活性与安全性间
大模型方向有哪些新的技术热点
06-17
### 大模型领域的技术热点与趋势 #### 技术热点 大规模预训练模型已经成为当前人工智能领域的重要研究方向之一，其核心在于通过“大模型+大装置”的技术路径实现更强大的泛化能力和更高的性能[^1]。这种技术路径不仅推动了通用人工智能（AGI）的发展，还为多个行业提供了定制化解决方案。例如，商汤科技发布的“日日新 SenseNova”大模型体系涵盖了自然语言处理、内容生成、自动化数据标注等多个方面，为决策智能奠定了基础[^1]。 预训练与微调是大模型技术中的关键环节。预训练阶段允许模型从海量数据中学习到广泛的知识和模式，而微调则进一步提升了模型在特定任务上的表现[^2]。这种方法显著降低了开发专用模型的成本和复杂度，使得企业能够以较低的门槛扩展出针对特定领域的解决方案，如金融领域的专用模型[^3]。 #### 新趋势 随着大模型技术的不断发展，以下几点成为新的趋势： 1. **跨模态融合**：未来的模型将更加注重多模态数据的处理能力，包括文本、图像、音频等多种形式的数据。这种跨模态融合能够更好地模拟人类的认知过程，从而提升模型的综合表现。 2. **高效训练方法**：尽管大模型具有强大的性能，但其训练成本依然较高。因此，研究如何通过优化算法或硬件加速来降低训练成本成为一个重要方向[^4]。 3. **行业应用深化**：大模型正在逐步渗透到各个垂直领域，如医疗行业的智云健康开发的ClouD GPT已经在AI辅助诊断和药物研发等方面取得实际应用成果[^4]。这些行业专用模型不仅提高了效率，还降低了对专业人员的技术要求。 4. **隐私保护与安全性**：随着模型在更多敏感领域的应用，如何确保数据隐私和模型安全也成为研究的重点。联邦学习、差分隐私等技术可能在此领域发挥重要作用。 ```python # 示例代码：简单展示如何加载预训练模型并进行微调 from transformers import BertModel, BertTokenizer # 加载预训练模型 model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') # 假设我们有一个自定义数据集 def prepare_data(): # 数据预处理逻辑 pass # 微调模型 def fine_tune_model(model, data): # 在特定任务上微调模型 pass ``` ###
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