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bark

自动驾驶语义仿真与行为模型开发框架

BARK是一个开源的自动驾驶语义仿真框架,专注于行为模型的开发和评估。它支持快速构建、训练和基准测试决策算法,尤其适合强化学习等计算密集型任务。BARK提供行为基准测试、Python和C++模型开发等功能,并可与机器学习工具和CARLA仿真器集成。其生态系统包含BARK-ML、BARK-MCTS等多个组件,为自动驾驶行为模型的研究提供全面支持。

decapoda-research-llama-7B-hf - Meta AI开发的7B参数开源语言模型
GithubHuggingfaceLLaMA人工智能大语言模型开源项目机器学习模型语言训练
LLaMA-7B是Meta AI开发的开源语言模型,基于Transformer架构,拥有70亿参数。该模型在多语言数据集上训练,主要针对英语优化,可用于自然语言处理研究,如问答和语言理解。LLaMA-7B适合研究人员探索大型语言模型的能力和局限性,但在实际应用中需要进行风险评估。本模型为基础模型,不建议直接用于下游任务。
AutoWebGLM - 智能网页导航代理系统
AutoWebGLMGithubHTML简化Web导航代理大语言模型开源项目自动网页浏览
AutoWebGLM项目致力于开发高效的自动网页导航代理系统。该项目基于ChatGLM3-6B模型,通过创新的HTML简化算法、人机混合训练方法、强化学习和拒绝采样技术,显著提升了模型的网页理解和浏览器操作能力。此外,项目推出的AutoWebBench双语基准为评估AI网页导航代理性能提供了专业工具。
slam_in_autonomous_driving - 自动驾驶SLAM技术教程及开源代码实现
GithubSLAM开源项目惯性导航激光建图组合导航自动驾驶
此项目提供自动驾驶SLAM技术的开源教程书籍和代码。内容涵盖惯性导航、组合导航、激光建图和定位等核心算法,包括误差状态卡尔曼滤波、预积分、ICP和NDT等经典SLAM算法的实现。书中提供简洁的数学推导和代码示例,并配有丰富数据集和动态演示,有助于深入理解自动驾驶中的SLAM技术。
chameleon - 多模态早期融合基础模型的开源实现
AI研究GithubMeta Chameleon可视化工具多模态模型开源项目模型推理
Chameleon是Meta AI开发的多模态早期融合基础模型。项目提供GPU推理实现、浏览器端多模态输入输出查看工具和评估提示。开源内容包括模型代码、权重和数据集,支持多模态AI技术研究与应用。Chameleon能够在文本、图像等多种模态间实现高效融合和理解。
labse_bert - 多语言BERT句子嵌入模型及其应用
GithubHuggingfaceLABSE BERT句子嵌入多语言处理开源项目模型模型应用自然语言处理
LaBSE BERT是一种语言无关的句子嵌入模型,由Fangxiaoyu Feng等人开发并在TensorFlow Hub上提供。该模型能够将文本转换为高效的向量表示,适用于多语言文本处理。利用AutoTokenizer和AutoModel加载模型,并通过mean_pooling方法获取句子嵌入,以增强文本分析和信息检索等领域的性能。使用PyTorch实现编码和处理,多语言文本分析更加轻松。
GPT-Driver - 将GPT-3.5模型用于自动驾驶运动规划的简便方法
GPT-DriverGithubarXiv大型语言模型开源项目自动驾驶运动规划
GPT-Driver项目将自动驾驶的运动规划问题转化为语言建模问题,利用大型语言模型的推理和泛化能力生成驾驶轨迹。通过提示-推理-微调策略,模型能够精确描述轨迹坐标并解释决策过程。实验结果显示,在大规模nuScenes数据集上,该方法表现出色,具备有效性、泛化能力和可解释性。
burr - 基于状态机的智能应用开发框架
AI应用开发BurrGithubLLM集成开源框架开源项目状态机
Burr是一个基于状态机的Python开发框架,专门用于构建智能决策应用。它通过简单的Python构建块简化了聊天机器人、智能代理和模拟等应用的开发过程。Burr内置实时跟踪和监控界面,并提供可插拔的持久化功能来管理应用状态。该框架适用于各类LLM应用,可与多种现有框架无缝集成。Burr采用简洁的核心API,利用状态机表达应用逻辑,有效管理复杂决策和工作流程。
models - 产业级开源模型库,支持多场景端到端开发
Github图像分类开源模型库开源项目目标检测语义理解飞桨
飞桨开源模型库提供经过实践验证的主流模型,支持语义理解、图像分类、目标检测等场景,助力企业低成本开发和快速集成。模型库根据国内企业研发流程定制,广泛应用于能源、金融、工业、农业等领域,包含超过600个官方模型和260个生态模型。
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。
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Kimi AI助手提供多语言对话支持,能够阅读和理解用户上传的文件内容,解析网页信息,并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题,Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

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AIWritePaper论文写作是一站式AI论文写作辅助工具,简化了选题、文献检索至论文撰写的整个过程。通过简单设定,平台可快速生成高质量论文大纲和全文,配合图表、参考文献等一应俱全,同时提供开题报告和答辩PPT等增值服务,保障数据安全,有效提升写作效率和论文质量。

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