(DRL) 在自动驾驶决策中展现出巨大的潜力。然而，由于 DRL 的学习效率低，因此需要大量的计算资源才能在复杂的驾驶场景中实现合格的策略。此外，利用人类专家的指导来提高 DRL 性能需要极高的劳动力成本，这限制它的实际应用。本研究提出一种大语言模型 (LLM) 引导的深度强化学习 (LGDRL) 框架来解决自动驾驶汽车的决策问题。在这个框架中，基于 LLM 的驾驶专家被集成到 DRL 中，为 D

别等被淘汰！AI 大模型红利期已至，程序员转型与求职必看

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干货｜5 分钟搞懂：今年爆火的 Agent 智能体，到底是什么？

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围绕大规模语言模型（LLM）的技术体系展开，系统性地从理论构建到工程实践进行阐述。全书以“预训练—有监督微调—强化学习”为核心流程，贯穿理论推导与代码实践，既从数学层面解构注意力权重计算、损失函数优化等底层原理，又通过Deepspeed-Chat、LLaMA训练案例提供可复现的工程参考，形成从算法设计到集群训练、从微调优化到服务落地的完整技术链条。

《机器学习方法》这本书由李航博士撰写，他是字节跳动AI实验室的总监。这本书以其全面和系统的内容，成为了机器学习领域的经典之作。虽然它不是为初学者设计的，但对于任何希望在人工智能领域发展或进行科研工作的人来说，都是一本必读的书籍。书中内容精炼，不拖泥带水，从基础原理出发，为读者提供了清晰的理解。

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