AI Day直播 | 迈向通用可泛化的自动驾驶世界模型

最新推荐文章于 2025-07-29 21:31:10 发布
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#人工智能 #自动驾驶 #机器学习

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今天自动驾驶之心邀请来了香港科技大学博士—高深远！为大家分享通用可泛化的自动驾驶世界模型系列工作GenAD&Vista！

如果您有兴趣分享相关学术成果，请联系AIDriver002！

更多行业咨询与技术分享，欢迎加入『自动驾驶之心知识星球』，相关将在星球内公布！

近期世界模型在具身智能的多个子领域都得到了广泛的关注。本次将分享我们在自动驾驶世界模型方向上的两个探索性工作。在取得多方面进展的同时，目前世界模型在物理理解、因果关系、控制精度、计算效率、质量保持和输出形式上依旧存在着诸多问题和改进空间，也希望社区能够多多关注该领域，一起推动世界模型在自动驾驶以及其他领域的构建和应用。

GenAD和OpenDV数据集：https://github.com/OpenDriveLab/DriveAGI

Vista开源代码和模型权重：https://github.com/OpenDriveLab/Vista

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MATLAB算法实战应用案例精讲-【自动驾驶】环境感知（最终篇）
qq_36130719的博客
07-24 1019
但是，这里我们需要注意的是，无论是传统方法还是基于神经网络的方法，模型都是通过训练得到的，显著性区域的提取也都是与下游任务相关的，因此它们都是任务驱动的自顶向下的方式。通道注意力与任务相关性较大（参考上一节中物体检测的例子），因此需要包含更多语义信息的高层特征，而基于高层语义信息的通道注意力会用于辅助空间注意力的生成，一定程度上也会帮助选择空间上的细节信息。相对于通道注意力，空间注意力更容易理解。但不同的是，物体检测中的采用的是硬注意力机制，也就说会直接抛弃掉不关注的区域，而且这种操作是以物体框为基础的。
人工智能与网络安全
qq_41432686的博客
09-25 1150
作为当前第四次工业革命的核心技术，人工智能相关科技在近年来的迅猛发展深刻改变了人类生产生活方式。在数字时代算力提升、算法革命和大数据技术的助推下，人工智能走出了21世纪初期的所谓“研发寒冬”。2023年年底至2024年年初，美国“开放人工智能研究中心”（OpenAI）先后发布语言模型GPT-4与文本转视频模型Sora，标志着人工智能技术再度进入新一轮技术突破期。人工智能兼具自主性和不可知性等特质，其具体应用的方法、路径与意图逐渐成为左右国家安全和国际和平的重要变量。
毫末AI DAY的智驾弹药：上有「世界模型」，下有3000元方案
shenzhoubb2017的博客
10-12 231
主打性价比
【DriveGPT学习笔记】自动驾驶汽车Autonomous Vehicle Planning
技术宅学长的博客
10-31 1341
自动驾驶汽车的核心软件组件是感知、规划和控制。规划是指在给定场景或一系列场景的情况下为自动驾驶汽车制定行动计划的过程，以实现安全和理想的自动驾驶。用于规划的场景是从感知软件组件获得的。计划的行动将由控制软件组件执行。规划也可以进一步分为三类，任务规划、行为规划和地方规划。任务规划是旅程的最高级别规划。它决定了到达目的地的路线。例如，我们通常用于导航的谷歌地图就属于这一类。行为规划是指在给定实时动态场景的情况下，决定采取何种高级行动的中级规划。它决定车辆是否应该变道、加速、减速、转弯、停车等。
51c自动驾驶~合集42
whaosoft~aiotの开发板商城
12-20 1355
现有激光雷达语义分割的SOTA方法通常包含专门为机械旋转激光雷达设计的归纳偏置。这限制了模型在其他类型激光雷达技术中的通用性，并使超参数调整变得更加复杂。为了解决这些问题，上海交通大学团队提出了一种通用的框架SFPNet，用稀疏焦点机制代替窗口注意力机制，以适应市场上流行的各种类型的激光雷达。SFPNet能够提取多层上下文信息，并使用门控机制动态聚合不同层次的信息。作者还提出了一种针对工业机器人应用场景的新型混合固态激光雷达语义分割数据集S.MID。
大模型GUI系列论文阅读 DAY1：《基于大型语言模型的图形用户界面智能体：综述》（6.6W 字长文）
feifeikon的博客
01-19 2156
大型语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）的兴起[8][9]，特别是那些增强了多模态能力的模型[10]，为GUI自动化带来了颠覆性变化，重新定义了智能体与图形用户界面交互的方式。我们将回顾GUI智能体的发展历史，提供构建这些智能体的分步指南，汇总基本和高级技术，评审与框架、数据和模型相关的重要工具和研究，展示典型应用，并概述未来发展方向。通过这些问题，本综述旨在提供对该领域现状的全面概览，为构建LLM驱动的GUI智能体提供指导，识别关键研究空白，并提出未来工作的方向。
【深度学习-Day 24】过拟合与欠拟合：深入解析模型泛化能力的核心挑战
吴师兄大模型的博客
06-07 1434
我们看到模型在训练数据上表现优异，但这是否意味着它就是一个好模型呢？并非如此。一个模型真正的价值在于它对**未知数据**的预测能力，我们称之为**泛化能力**。然而，在追求高泛化能力的道路上，我们常常会遇到两个主要的“拦路虎”：**欠拟合（Underfitting）** 和 **过拟合（Overfitting）**。理解并有效处理这两个问题，是从入门迈向专业的关键一步。本文将带你深入剖析这两个概念，并探讨其背后的核心理论——偏差与方差的权衡，最后提供诊断和应对的实战策略。
LLM漫谈（八）| OpenAI 12天直播集锦
wshzd的博客
12-26 1148
🛠️ ChatGPT Canvas 是 OpenAI 在今年10月推出的基于 ChatGPT 的全新功能，经过数月的测试，现已正式上线。🎊🔖 OpenAI 官方将 Canvas 定义为 "A new way of working with ChatGPT to write and code"，意在通过这一功能提升写作与编程的效率。Canvas 名字源于英文“画布”的含义，它为用户提供了一个独立的可视化工作区，突破了传统聊天框的交互限制。🎨。
51c自动驾驶~合集50
whaosoft~aiotの开发板商城
02-11 651
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/13756479
未来已来（二）——无人驾驶还有多久成为主流的交通工具
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。
05-04 774
无人驾驶技术正加速从实验室走向街头，全球范围内掀起了一场“车轮上的革命”。中国以政策驱动和车路协同模式快速推进Robotaxi规模化，美国凭借算法优势抢占商业化先机，欧洲则坚守伦理与安全底线。本文从技术现状、中外对比、挑战与机遇三大维度，深度解析无人驾驶成为主流交通工具的路径与影响，用数据揭示未来十年的关键窗口期。
Sparse4D系列算法：迈向长时序稀疏化3D目标检测的新实践
人无远虑，必有近忧
11-12 2070
自动驾驶是汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物，是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向，已成为各国争抢的战略制高点。
AIGC大模型算力平台设计指南与挑战解析
生成式AI不仅促进了AI技术的进步，而且对于实现通用人工智能（AGI）也有重大意义。AGI是指拥有人类智能所有功能的机器智能，而目前的大型语言模型，如GPT系列，被认为是迈向AGI的关键一步。它们通过大量的数据学习，...
Datawhale 科大讯飞AI大赛（模型蒸馏）
1ncludeSteven
07-27 828
使用教师模型蒸馏学生模型（小模型），使得学生模型尽可能在数学推理任务中表现更好，评分标准由4个指标组成：Overall Score=0.4×AS+0.3×CQS+0.2×ES+0.1×MLS。通过上述方法构建了3个对应的数据集，目前想要对最终的模型使用的数据集进行消融实验，训练及评分过程较慢。三个数据集合并后共包含2126条数据。模型微调后，创建应用，发布服务即可提交赛题，目前赛题评分中，待更新最后分数。
AI算法实现解析-C++实例
最新发布
keny-大成的博客
07-29 659
本文摘要： 本文汇总了基于C++实现的多种AI/机器学习技术，涵盖计算机视觉、自然语言处理和强化学习等领域。主要内容包括： 计算机视觉： 目标检测（YOLOv3/YOLO Tiny） 人脸识别（OpenCV Haar级联/OpenFace） 图像风格迁移（OpenCV DNN模块） 特征匹配（SIFT/Lucas-Kanade光流） 自然语言处理： 文本分类（朴素贝叶斯/TF-IDF） 语言模型（N-gram/Word2Vec） 文本生成（LSTM/GRU） 情感分析（FastText/深度学习） 强化学习
AI模型训练中过拟合和欠拟合的区别是什么？
workflower的博客
07-28 579
定义：模型未能充分学习到数据中的规律，对训练数据的拟合程度较差，在训练集和测试集上的表现都不好（如准确率低、损失值高）。- 定义：模型过度学习了训练数据中的细节（包括噪声和随机波动），导致对训练数据拟合效果极好，但对未见过的测试数据泛化能力差。- 表现：训练集性能极好（如准确率接近100%），但测试集性能明显下降，两者差距很大。- 表现：训练集和测试集的性能指标（如准确率）都较低，且两者差距不大。- 过拟合：模型“学太死”，只对训练数据表现好，对新数据没用。- 模型结构过于复杂（如参数过多）；
大模型开发
2302_81352523的博客
07-23 1594
AI（人工智能）是使机器具备类人思考和解决问题能力的技术，其核心是Transformer神经网络模型（如GPT）。大模型应用结合传统编程实现记忆等复杂功能，应用开发技术包括Prompt问答、微调、Agent调用和RAG（外挂知识库），适用于客服、医疗、办公自动化等场景。AI通过数据训练掌握语言规律，处理模糊性问题，与传统程序互补形成强大应用。
RoPE：相对位置编码的旋转革命——原理、演进与大模型应用全景
拒绝AI玄学，只聊真技术▲
07-26 2021
RoPE通过几何旋转的统一框架，实现了位置编码的相对性、可逆性与外推性的平衡，成为大模型位置感知的基石技术。跨模态统一：N维李群框架支撑视频、3D点云位置建模动态频率学习：替代预设θbaseθbase​，实现任务自适应编码鲁棒性增强：融合FoPE思想抵抗深层频谱损坏RoPE的本质是将位置关系映射为复数空间的旋转群——它不仅是Transformer的“位置感知器”，更是AI理解时空的数学透镜。当旋转矩阵的维度从文本扩展到图像、视频乃至物理世界，位置编码的数学之美正在重构AI对世界的认知方式。
人工智能时代的战略竞争优势商业模式创新培训讲师培训师专家咨询顾问唐兴通谈个性化在制造业金融业医疗医药石油化工SARS软件行业大客户营销与销售背后的价值
Akibfrycc的博客
07-26 876
这让我想起《孙子兵法》中的"迅雷不及掩耳"——当你的竞争对手还在为季度营销计划绞尽脑汁时，真正的领导者已经构建了能够同时运行数百个覆盖数百万客户的实验系统，在短短几天内就能提取洞察，并将其融入下一轮互动。他们深谙个性化的真谛：结合智能整合与自动化，在敏捷团队中跨越功能孤岛，将测试和学习的时间线压缩至小时级别，月度实验数量提升至数千个。真正的个性化能力竞争是组织能力的竞争。今日，不知多少企业迷信于购买昂贵的营销自动化平台，招揽数据科学家，实施CRM系统，却依然无法真正理解客户，更遑论预测需求、创造价值。
AI崛起后，对使用AI的一些小思考
2303_81991798的博客
07-29 759
AI编程工具的快速发展极大降低了技术门槛，使普通用户也能轻松制作静态网页等项目。然而，真正的技术壁垒在于后端开发、SEO优化等专业领域。开发者需从用户需求出发，关注解决实际痛点而非技术本身。在变现方面，需设计符合用户心理的定价策略，如免费增值模式和小额支付。面对大厂竞争，应通过优化体验、建立品牌等方式提升用户粘性。AI时代，创意和服务能力比技术实现更重要。
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