1年内支持售后（非人为损坏），邮费自付。保修期内因操作失误/修改代码等个人原因导致损坏的，我司提供免费维修。自动驾驶之心团队推出的教研一体轻量级解决方案，支持感知、定位、融合、导航、规划等多个功能平台，阿克曼底盘。原价34999元，现在支付定金1000元抵扣2000，由于订单已经启动，优先锁定的安排组装发货。我们测试了室内、室外、地库等场景下感知、定位、融合、导航规划等功能；以下为产品说明书部分内

结果显示，当 K=1 时，思维链推理对 Qwen2.5-7B 模型没有带来性能提升，对 Qwen3-8B 模型的提升也较为有限。在 14B 规模下，RL4HS-14B 在摘要、问答和数据到文本任务上分别取得 57.6、54.8 和 62.6 的成绩，超越了 Qwen3 系列以及表现最强的 GPT-5 和 o3 模型。因此，模型未标注出任何幻觉片段。为了解答这个问题，来自苹果等机构的研究者首先对有无

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然后是基于扩散模型的端到端方法：从去年下半年开始，扩散模型的思想就被引入到多模轨迹预测中，相比单模轨迹的输出，多模轨迹可以更好的适应自动驾驶不确定的环境！第一章主要是针对端到端自动驾驶概括性的内容讲解，这一章老师会带大家盘一下端到端的发展历史，端到端这个概念是怎么来了，为什么从模块化的方法发展到端到端。为什么会出现二段式端到端？现任国内TOP主机厂算法专家，目前从事端到端、大模型、世界模型等前沿算

为了缩小这一差距，如图1b所示，以往的方法使用多任务学习，将多种感知和预测任务纳入训练和推理中，或者采用监督感知预训练，利用预训练的自动驾驶感知模型作为视觉token。在没有前面的感知和预测任务的情况下，以自监督方式微调的原始 PaLI 在运动规划中的表现还可以，但并不理想（见图 3）。为了解决非最优的表达形式的障碍，作者提出了一种新颖的稀疏体积表示，能够聚合来自多视图和多帧图像的视觉信息，提升了

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构建了涵盖文本（DriveQA-T）与视觉 - 文本（DriveQA-V）的大规模评估基准，其中 DriveQA-T 含 26K QA 对（源自美国 51 个地区驾驶手册，覆盖 19 个问题类别，含答案解释），DriveQA-V 含 68K 图像与 448K QA 对（基于 CARLA 模拟器扩展 220 种美国交通标志 3D 资产生成合成数据，结合 Mapillary 真实标注数据），支持交通规

目前来看国内端到端的技术路线已经明确：就是端到端+大模型！2025年即将开卷自动驾驶大模型2.0—VLA时代！未来大模型除了指导快系统外，像数据挖掘、标注等等应该都值得进一步探索。某招聘网站上自动驾驶大模型岗位更是开除了80k的高薪！这里也推荐下自动驾驶之心的多模态大模型课程，课程从通用多模态大模型，到大模型微调，最终在聚焦在端到端自动驾驶多模态大模型，基本上面试的东西课程里面都有介绍。课程大纲如

在整体上对多模态大模型有一定了解后，我们会进一步聊聊实际的应用场景，让大家对未来可能从事的工作方向和工作内容有一定的了解，最后老师会介绍咱们课程的整体框架及预期的实战学习成果。这里也推荐下自动驾驶之心的多模态大模型课程，课程从通用多模态大模型，到大模型微调，最终在聚焦在端到端自动驾驶多模态大模型，基本上面试的东西课程里面都有介绍。多模态大模型当下应用的瓶颈在哪里？大模型高效微调已经成为业界关注的焦

点击下方卡片，关注“自动驾驶之心”公众号戳我-> 领取自动驾驶近30个方向学习路线很多刚入门大模型的小伙伴往往一头雾水，不知道大模型是个啥？什么LLM、VLM、MLLM、推理大模型，这些名词熟悉又陌生，今天星球内部的这篇文章就从大白话的角度给大家讲解一下~大语言模型（Large Language Model，LLM）是基于海量文本数据训练的深度学习模型，其核心能力在于理解并生成自然语言文本。这类模