PDFormer

基于传播延迟感知的动态长程模型优化交通流量预测

PDFormer 交通流预测深度学习时空数据分析人工智能 Github 开源项目

PDFormer是一种新型交通流量预测模型，结合传播延迟感知和动态长程Transformer架构提高预测准确性。该模型在多个基准数据集上展现出优异性能，能有效捕捉复杂时空依赖关系。作为交通分析工具，PDFormer可应用于交通管理和城市规划，有潜力缓解拥堵并优化路线。

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介绍相关项目

3D-deformable-attention - 3D可变形注意力技术提升自动驾驶物体检测精度

3D目标检测BEVFormerDFA3DGithub开源项目深度估计特征提升

3D-deformable-attention项目提出了3D可变形注意力(DFA3D)操作符，用于2D到3D特征提升。该方法首先利用深度估计将2D特征扩展到3D空间，再通过DFA3D聚合3D特征。这种方法缓解了深度歧义问题，并支持逐层特征细化。在多个基准测试中，DFA3D平均提高1.41 mAP，高质量深度信息下最高提升15.1 mAP。研究结果显示DFA3D在自动驾驶3D目标检测等任务中具有较大潜力。

FasterTransformer4CodeFuse - 优化的CodeFuse模型推理引擎高性能支持

CodeFuseFasterTransformerGithub开源项目性能优化模型推理量化

FasterTransformer4CodeFuse是一个针对蚂蚁集团CodeFuse模型的优化推理引擎。它实现了Int8量化、流式输出和快速模型加载，同时改进了提示词处理并提供Python API。项目还支持多GPU tensor并行推理，并提供了详细的性能数据。相比原始FasterTransformer，该项目更适合需要高效推理CodeFuse模型的开发者和研究人员，能够显著提升性能和使用体验。对于寻求高效CodeFuse模型部署方案的团队，这是一个值得考虑的开源选择。

Far3D - 突破远距离3D目标检测的新框架，提升环视感知能力

3D目标检测Far3DGithub开源项目深度学习自动驾驶计算机视觉

这是一个创新的稀疏查询框架，专注于解决远距离3D目标检测问题。该项目通过2D目标先验生成自适应3D查询，并利用透视感知聚合模块处理多视角和多尺度特征。还开发了范围调制的3D去噪技术，有效解决了查询错误传播和收敛问题。在Argoverse 2和nuScenes数据集上，展现出优异的性能，推动了环视3D目标检测技术的发展。

toolformer-pytorch - 语言模型自主学习工具使用，提高API调用效率

API调用GithubMetaAIPytorchStability.aiToolformer开源项目

Toolformer-Pytorch是由MetaAI开发的开源项目，旨在使语言模型能够自主调用API工具来完成任务。得益于Stability.ai的支持和开源社区的贡献，该项目显著提升了语言模型对工具的理解和使用能力。无论是时间查询还是简单的数学运算，Toolformer都表现出色，同时通过优化和微调，降低了文本困惑度。安装简单，适用于各种Python环境。

DriveMLM - 融合大语言模型的自动驾驶行为规划框架

DriveMLMGithub多模态大语言模型开源项目自动驾驶行为规划

DriveMLM是一个创新的自动驾驶框架，融合了大语言模型技术。该框架通过标准化决策状态、采用多模态大语言模型进行行为规划，并设计数据引擎收集训练数据，实现了在真实模拟环境中的闭环自动驾驶。在CARLA Town05 Long测试中，DriveMLM获得76.1分的驾驶得分，比Apollo基准高出4.7分。这一成果为大语言模型在自动驾驶领域的应用提供了新的研究方向。

MapTR - 在线向量化高精度地图快速构建框架

GithubMapTR人工智能开源项目模型自动驾驶高精地图

MapTR是一款高效准确的在线向量化高精度地图构建框架，可应用于自动驾驶系统的复杂场景中。该框架采用统一的置换等效建模方法，结合分层查询嵌入和双向匹配策略，提高了学习过程的稳定性，具备实时推理能力，并在nuScenes和Argoverse2数据集中表现出色。MapTR支持多种地图元素，具备良好的扩展性和灵活性。最新版本MapTRv2提升了性能和收敛速度，并引入了额外的语义中心线，进一步优化下游规划需求。

Large-Time-Series-Model - 大规模生成式预训练时间序列模型

GithubTimerTransformer大规模数据集开源项目时间序列模型预训练

Timer是一款基于生成式预训练Transformer的大规模时间序列模型。该模型在包含10亿时间点的UTSD数据集上预训练，可用于预测、插值和异常检测等多项任务。Timer采用解码器架构，支持灵活序列长度，在少样本场景下表现优异。项目开源了模型代码、数据集和预训练权重，为时间序列大模型研究奠定基础。

xFasterTransformer - 高效的大规模语言模型推理优化方案

GithubPython APIXeonxFasterTransformer大语言模型开源项目高性能

xFasterTransformer是一个为X86平台优化的大规模语言模型（LLM）推理解决方案，支持多插槽和节点的分布式运行，适用于大型模型推理。它提供C++和Python API，支持例如ChatGLM、Llama、Baichuan等流行的LLM模型，并可通过PyPI、Docker或从源代码进行安装。项目附带详细文档、API使用示例、基准测试代码和Web演示，确保用户能充分利用其高性能和高扩展性。

LTSF-Linear - 线性模型在时间序列预测中的应用

AAAI 2023DLinearGithubLTSF-LinearTransformers开源项目时间序列预测

LTSF-Linear是一个高效的线性模型家族，包括Linear、NLinear和DLinear，专为时间序列预测设计。该模型支持单变量和多变量长时间预测，具有高效率、可解释性和易用性，显著优于Transformer模型。

Agent-Driver - 革命性智能驾驶系统融合人类智慧与AI技术

Agent-DriverGithub人工智能大型语言模型开源项目自动驾驶认知代理

Agent-Driver是一个创新型自动驾驶系统，通过大型语言模型作为认知代理，将人类智能整合到自动驾驶中。系统包括多功能工具库、认知记忆和推理引擎，实现类人的推理和决策能力。在nuScenes基准测试中，Agent-Driver性能显著超越现有方法，并展现出优秀的可解释性和少样本学习能力。这一项目为自动驾驶领域提供了新的研究方向，向实现人类级别驾驶迈进。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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