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Agent-Driver

革命性智能驾驶系统 融合人类智慧与AI技术

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。

Vista - 通用自动驾驶世界模型实现高保真多场景预测
GithubVista世界模型开源项目控制自动驾驶预测
Vista是一款通用自动驾驶世界模型,可在多种场景中生成高保真度的预测,并扩展至连续和长期视野。模型支持多模态操作控制,包括转向、速度、指令、轨迹和目标点设定,无需真实操作数据即可评估不同行为。Vista在预测精度和操控灵活性上有显著提升,为自动驾驶技术研究提供了有力支持。
AgentVerse - 全面的多语言模型(LM)部署与应用框架
AgentVerseGithub任务解决多智能体环境开源社区开源项目模拟框架热门
AgentVerse 是专为多语言模型(LM)部署与应用而设计的框架,提供任务解决和模拟两大核心功能。任务解决框架能集成多个代理,协同完成特定任务,如软件开发和咨询系统等;而模拟框架则允许用户自定义环境,从而观察和交互多个代理间的行为。此外,该项目也在 NVIDIA 博客和 ICLR 2024 上有所介绍,并提供了与诸多应用相结合的开源社区支持。
AutoAct - 自主规划驱动的智能体学习框架
AutoActGithub人工智能大语言模型开源项目机器学习自然语言处理
AutoAct是一个创新的智能体学习框架,无需大规模标注数据或闭源模型。该框架通过自主规划合成轨迹,并自动分化子智能体群组完成任务。实验结果显示,AutoAct在多种语言模型上的表现与强基线相当或更优。这种方法为智能体学习提供了高效、可复现的新途径。
transfuser - 创新传感器融合技术助力自动驾驶进步
CARLAGithubTransFuser传感器融合开源项目深度学习自动驾驶
TransFuser项目采用Transformer架构实现多模态传感器数据融合,显著提高自动驾驶系统性能。该方法在CARLA自动驾驶基准测试中表现出色,为端到端自动驾驶提供了新思路。项目开源代码、数据集和预训练模型,便于研究者进行复现和深入研究。
OmAgent - 多模态智能代理系统实现复杂视频理解
GithubOmAgent人工智能多模态智能代理大语言模型开源项目视频理解
OmAgent是一个多模态智能代理系统,结合多模态大语言模型和算法来完成复杂任务。系统包含轻量级智能代理框架omagent_core和三个核心组件:Video2RAG、DnCLoop和Rewinder Tool。OmAgent突破视频长度限制,实现长视频理解、任务分解和信息检索。这一开源项目为研究和开发多模态应用提供了有力工具。
AgentBench - 全面评估大型语言模型在多环境下的自主代理能力
AgentBenchGithubLLM-as-Agent任务设置开源项目测试结果评估框架
AgentBench是首个评估大型语言模型(LLM)作为自主代理的基准,涵盖操作系统、数据库、知识图谱等8个不同环境。该项目通过多任务设置和完整的数据集,深入分析LLM的实际应用能力。新版AgentBench v0.2优化了框架结构,并增加了更多模型的测试结果,方便开发者扩展和使用。
apollo - 开源自动驾驶平台 加速自动驾驶技术创新
ApolloGithub开源平台开源项目硬件集成自动驾驶软件架构
Apollo是一个高性能灵活的自动驾驶开源平台,提供完整的软件框架和开发周期。它包含感知、预测、规划、控制等多个模块,支持多种自动驾驶场景。最新9.0版优化开发体验,提供统一工具平台和易扩展接口,为开发者创造便捷高效的开发环境。Apollo致力于推动自动驾驶技术的创新和应用。
DriveLM - 自主驾驶图形视觉问答新进展
CVPR 2024DriveLMGithubGraph VQAnuScenes开源项目自主驾驶
DriveLM项目集成nuScenes和CARLA数据集,提出基于VLM的图形视觉问答方法,实现图形VQA和端到端驾驶。作为CVPR 2024自主驾驶挑战的主要赛道,提供了基准、测试数据、提交格式和评估流程,帮助解决数据缺乏和闭环规划问题。了解DriveLM的关键特性、主要优势及最新更新,推动多模态模型在现实应用中的发展。
navsim - 创新自动驾驶仿真与评估系统
GithubNAVSIM仿真基准测试开源项目端到端驾驶自动驾驶
NAVSIM是一个创新的自动驾驶仿真与评估系统。它通过简化的场景鸟瞰图抽象来收集端到端驾驶指标,采用开环计算方法平衡效率和闭环评估一致性。该系统支持多种代理模型,提供标准化数据集,为自动驾驶研究提供高效可靠的评估工具。NAVSIM的非反应式设计和数据驱动方法有助于推进自动驾驶技术的发展。
ScreenAgent - 由视觉语言大模型驱动的电脑控制工具
GithubIJCAI 2024ScreenAgentVLM Agent开源项目数据集自动控制
ScreenAgent项目创建了一个由视觉语言模型驱动的电脑控制环境,允许代理通过截图与真实屏幕互动并操作GUI。自动控制流程分为规划、执行和反思三个阶段,使代理能够完成多步骤任务。项目包含丰富的截图和操作序列数据集,支持包括GPT-4V、LLaVA-1.5、CogAgent和ScreenAgent在内的多种模型,并提供简化体验的网页版客户端。
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