自动驾驶VLA这么火，想借这个机会了解更多大模型相关的技术知识，有哪些方向可以做，现在热点在哪里？为此，我们筹备了大模型之心Tech社区，平台主要关注大模型RAG、大模型AI Agent、多模态大模型（预训练、微调、强化学习）和大模型部署推理优化等等。如果您想做进一步学习，也欢迎加入我们的大模型之心Tech知识星球。大模型之心Tech知识星球，我们目标是构建一个国内最大的大模型技术社区，一直在给行

通过扩展数据量和模型的容量（即参数量），LLM展现出了惊人的新的能力，比如典型的 in-context learning (ICL，上下文学习）， chain-of-thought prompting（思维链提示）， instruction following（遵循指令）。在这份全面的调查报告中，论文对大型语言模型中的幻觉进行了深入研究，深入探讨了幻觉产生的复杂原因、开创性的检测方法和相关基准，以

3、优秀的定义、分析、解决问题的能力，自我驱动，具备较强的学习、创新应用和沟通协调能力，problem-solver。大模型数据认知方向，负责设计和开发先进的算法，解决大模型数据生产中的关键问题，包括但不限于数据知识体系生成、语料自动分类、智能数据标注、权威评测集建设以及基于评测的语料质量评估与合成。研究数据驱动的语料合成技术，基于模型的评测效果，针对性合成能够改进模型效果的训练语料，提升模型迭代

当团队推出核心产品“Abab系列大模型”及配套应用后，短期内完成数十次版本迭代，先后攻克“多场景适配”“低延迟响应”等用户核心痛点，目前已服务数万家企业客户，覆盖金融、教育、医疗等多个行业，同时积累千万级C端用户，形成“企业服务+C端应用”双驱动的产品矩阵，成为国内AI大模型领域兼具技术深度与落地能力的代表。同时，团队对“高效、低成本大模型”的探索，为行业提供了可借鉴的产业化路径，不仅加剧了全球A

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NeurIPS 2025放榜了！自动驾驶之心着手汇总了中稿的相关工作，目前涉及自动驾驶、视觉感知推理、大模型训练、具身智能、强化学习、视频理解、代码生成等等方向！后续的论文更新也会第一时间上传至『自动驾驶之心知识星球』~自动驾驶前沿信息一手获取！单位：水牛城大学、中科院等。单位：清华AIR、北航等。单位：英伟达、台湾大学。单位：DeepMind。图像/视频生成与编辑。

此外，一些方法将预测任务重构为视觉问答（VQA）问题，如“基于当前BEV图像，生成左转轨迹”，充分利用预训练MLLM的零样本推理能力。针对车辆轨迹预测，传统方法主要包括基于物理学的方法（如卡尔曼滤波器和蒙特卡罗方法）和基于机器学习的方法（如高斯过程和隐马尔可夫模型），这些方法虽然计算高效，但难以处理复杂的交互场景和实现泛化。LFMs的兴起为轨迹预测带来了范式层面的变革，其核心在于将连续的运动状态离

我们也在尽自己最大的力量推动行业的进步，如果你也想和我们一起前行，欢迎关注我们国庆节&中秋节的活动！喜逢国庆和中秋节节日，我们推出了今年最大的优惠活动给大家，欢迎微信咨询小助理。自动驾驶的技术栈更新实在是太快了！三年前还是BEV，两年前是无图，一年期是端到端，今年是VLA和世界模型，下一步是什么呢？这一个月柱哥收到了很多的咨询，最具代表性的是：有一些深度学习的基础，怎么才能高效入门自动驾驶？其实没

这篇综述不仅首次为“时间序列推理”给出了清晰的定义，更构建了一套覆盖“推理结构-任务目标-技术特征”的三维分类框架，系统梳理了领域内的研究成果、数据集与基准，并明确指出了未来的核心挑战与研究方向。在时间序列生成任务中，BRIDGE通过多智能体团队的协作，生成可控的合成序列。未来的时间序列推理，将不再追求“窄范围的高精度”，而是向“大规模的可靠性”迈进——系统不仅能在实验室环境中表现出色，更能在金融

首先，在单目标测试中，大部分模型的准确率接近随机水平，像素级定位甚至很少超过 10%，说明现有模型仍难以学习到绝对的姿态和度量信息。其次，在多目标任务中，模型在简单比较任务（如左右关系、距离比较）上表现稍有提升，但在需要前后方向推理等更复杂情境下，准确率明显下降，说明相对空间推理依然脆弱。最后，本研究比较了不同训练策略：无论是否经过 SFT 冷启动，GRPO 强化学习都能提升性能，但只有在 SFT