以上指标与论文反映了智驾大模型在提升安全性、效率及泛化能力方面的核心进展。如需进一步了解具体模型实现或数据集细节，可参考相关论文及企业技术报告（如特斯拉AI Day、华为智能驾驶白皮书）。智驾大模型的技术指标主要围绕。

一系列用于评估自动驾驶（AD）策略性能的关键指标。让我们逐一解析这些指标：动态碰撞比率（Dynamic Collision Ratio, DCR）：静态碰撞比率（Static Collision Ratio, SCR）：碰撞比率（Collision Ratio, CR）：位置偏离比率（Positional Deviation Ratio, PDR）：航向偏离比率（Heading Deviation

是一种机器学习范式，其核心目标是让智能体（如自动驾驶车辆、机器人）通过观察专家（如人类驾驶员）的示范行为，学习模仿专家的决策策略。与强化学习（RL）依赖环境奖励信号不同，IL直接从专家提供的状态-动作对中学习映射关系，属于监督学习的扩展。

Denoising Training 的核心：生成带噪声的 GT：从真实 GT 添加随机噪声明确的监督信号：这些 noisy anchors 的目标是原始 GT增加正样本：所有 noisy anchors 都是正样本加速收敛：提供更好的训练信号不是真正的"去噪"，而是"从噪声中恢复"噪声尺度需要仔细设计（位置大，尺寸小）使用 attention mask 控制不同 instances 的交互可以显

LZ真的是拖延症患者，12月分参会，总结倒是word里早就写好了，就是博客一直拖着，想想最近做的东西，怕是又要特意准备个周末，补写博客了。。。下面就是对几个印象深刻的topic进行一些关键词的总结，因为对GPU编程是属于小白系列，平常也就弄弄算法，对于框架的设计也是很少涉及，所以也就听个大概，以后如果有这方面的需求，好歹知道从什么方向入手吧！主题演讲：黄仁勋之前可能显卡对于我们来说就是玩游戏...

1.ResNet简介ResNet(Residual Neural Network)是由微软研究院的Kaiming He等4名华人提出的，一般我们把ResNet称作是残差网。在ILSVRC 2015的比赛中，Kaiming He等人通过使用Residual Units（残差单元）训练了152层神经网络（名副其实的深度学习了！）赢得了冠军。在比赛中的top-5的错误率为3.57%，同时参数量比VGGN

Tesla AI DAY 2022

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python遇到的一个小问题UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 1368-1376: ordinal not in range(128)这个是在文件中存在中文，输出的时候报错，加上下面的一段代码，问题解决import sysimport codecssys.stdout = codecs.get

Pytorch报错insufficient shared memory (shm)一、出现错误背景LZ自己在Docker中配了一套环境，里面也同时安装了Anaconda，然后包含各种例如pytoch，tf，onnx，caffe等不同框架，在容器中使用pytorch训练的时候会出现以下问题ERROR: Unexpected bus error encountered in worker. This