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DriveMLM

融合大语言模型的自动驾驶行为规划框架

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。

carla_garage - 突破端到端自动驾驶模型的隐藏偏差 高性能仿真平台
CARLAGithub开源项目深度学习端到端模型自动驾驶计算机视觉
基于CARLA仿真器的端到端自动驾驶研究开源项目。提供可配置代码、文档和高性能预训练模型,揭示了端到端驾驶模型的隐藏偏差。在多个基准测试中表现优异,支持数据生成、模型训练和评估,有助于研究人员探索自动驾驶前沿问题。
VisionLLM - 面向视觉任务的开放式多模态大语言模型
GithubVisionLLM人工智能多模态大语言模型开源项目视觉语言任务计算机视觉
VisionLLM 系列是一种多模态大语言模型,专注于视觉相关任务。该模型利用大语言模型作为开放式解码器,支持数百种视觉语言任务,包括视觉理解、感知和生成。VisionLLM v2 进一步提升了模型的通用性,扩展了其在多模态应用场景中的能力,推动了计算机视觉与自然语言处理的融合。
InterFuser - 多传感器融合技术助力安全增强自动驾驶
CARLAGithubInterFuser传感器融合安全增强开源项目自动驾驶
该项目融合多模态多视角传感器信息,实现综合场景理解,生成可解释的中间特征,确保动作在安全范围内。该方法在CARLA AD排行榜上取得了最新成果,项目还提供了详细的数据生成、训练和评估步骤,以及实用工具脚本和预训练权重。
RouteLLM - LLM查询智能路由框架 优化资源分配与响应质量
GithubLLM路由OpenAI兼容RouteLLM开源项目性能评估成本优化
RouteLLM是一个用于服务和评估大语言模型路由器的开源框架。它根据查询复杂度将请求智能分配至不同语言模型,在保持响应质量的同时降低成本。框架提供预训练路由器,可将成本降低85%,同时保持95%的GPT-4性能。RouteLLM支持新路由器添加和跨基准性能比较,为LLM应用提供灵活高效的解决方案。
mllm - 轻量级移动设备多模态大语言模型推理引擎
AI推理引擎Githubmultimodal LLM开源项目移动设备边缘计算量化
mllm是一款针对移动和边缘设备优化的多模态大语言模型推理引擎。该引擎采用纯C/C++实现,无外部依赖,支持ARM NEON和x86 AVX2指令集,并提供4位和6位整数量化。开发者可利用mllm构建智能个人助理、基于文本的图像搜索、屏幕视觉问答等移动应用,实现本地推理而无需上传敏感数据。
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。
Learning-Deep-Learning - 自动驾驶与深度学习前沿技术论文笔记集锦
Github开源项目机器学习深度学习自动驾驶计算机视觉论文阅读
这个项目汇集了深度学习和机器学习领域的论文阅读笔记,重点关注自动驾驶技术。涵盖BEV感知、语义占用预测、可行驶空间检测和3D目标检测等热门研究方向。同时收录了多篇综述文章,全面呈现自动驾驶领域的最新进展和技术动向。
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。
LLM-X - 多模型集成的大语言模型API管理平台
AI工具API集成LLM-X.AI大语言模型安全管理开发工具
LLM-X平台通过单一API整合多个大语言模型,提供安全的令牌管理和统一的LLM集成。该平台支持OpenAI、Anthropic等知名提供商,并具备API使用可视化功能。LLM-X简化了开发流程,无需管理基础设施,使开发者能专注于创新而非技术细节,从而提高工作效率。平台支持多个领先的大语言模型,让开发者能够轻松地在工作流中使用各种LLM,并通过成本跟踪功能优化资源利用。
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。
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