这是视觉大语言模型在自动驾驶和智能交通中的最新应用一点思考当前VLM, LLM十分的热门, 尤其是在自动驾驶领域, 自动驾驶的输入本身就是多模态的, 这里面最重要的就是图像和语言信息, 所以如何将图像和文本信息综合利用, 以及如何充分利用LLM是当前急需要探索的, 目前其实已有部分工作是关于VLM及LLM在自动驾驶中应用的, 比如为了利用文本信息，为了出可解释性, 但是其实VLM与LLM在自动驾驶

在 SGLang 运行时的开发过程中，该研究发现了复杂 LLM 程序的优化关键 ——KV 缓存复用，当前系统对此处理不佳。节点采用颜色编码以反映不同的状态：绿色表示新添加的节点，蓝色表示在该时间点访问的缓存节点，红色表示已被驱逐的节点。在前端，该研究提出了 SGLang，一种嵌入在 Python 中的特定于领域的语言，允许表达高级 prompt 技术、控制流、多模态、解码约束和外部交互。与典型的树

SEM2的网络结构中还需要预测reward, 在MILE中就没有预测reward了, 题目中说是模仿学习, 是因为这里在相同的环境下, 有教练的action作为target, 模型直接学习教练的action，所以叫模仿学习. MILE这个工作很有启发性, 其中先验分布, 后验分布以及采样的思想, 虽然在前面的几个工作中也有用到, 但是感觉这些概念在MILE框架下，得到了更好的解释.此外，能做到多步

本文在回顾分布式深度强化学习 DDRL 基本框架的基础上，重点介绍了 IMPALA 框架系列方法。AlphaGo 是一个在人机博弈中赢得众多职业围棋手的 agent 机器人。随着 AlphaGo 的突破，深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）成为一种公认的解决连续决策问题的有效技术。人们开发了大量算法来解决介于 DRL 与现实世界应用之间的挑战性问题，如探索

本文通过实验发现，Per-layer 的 Weight Quantization 导致较大的精度下降的主要原因是 Batch Normalization，这导致单层卷积核动态范围的极端变化。因此，需要一些技术来优化模型的大小，以实现更快的推理和更低的功耗。前几个小节介绍的是线性量化操作，后面两个小节介绍的是主流的两种量化技巧，即后训练量化和量化感知训练。推理时的中间计算结果通常存储在 cache

1、在DP中，每个GPU上都拷贝一份完整的模型，每个GPU上处理batch的一部分数据，所有GPU算出来的梯度进行累加后，再传回各GPU用于更新参数2、DP多采用参数服务器这一编程框架，一般由若个计算Worker和1个梯度聚合Server组成。Server与每个Worker通讯，Worker间并不通讯。因此Server承担了系统所有的通讯压力。基于此DP常用于单机多卡场景。3、异步梯度更新是提升计

CNN通常使用空间下采样层来缩小特征图，以实现更大的接受场和更少的内存消耗，但对于某些任务而言，这些层可能由于不合适的池化策略而丢失一些重要细节，最终损失模型精度。随机池化只需对特征图中的元素按照其概率值大小随机选择，即元素值大的被选中的概率也大，而不像max-pooling那样，永远只取那个最大值元素，这使得随机池化具有更强的泛化能力。DPP池化允许缩减规模以专注于重要的结构细节，可学习的参数控

由于完全连接的神经网络采用完全连接的操作，因此将有更多的权重值，这意味着网络将需要更多的内存和计算。在构建完全连接的神经网络期间，卷积层创建的特征图被映射为固定长度的特征向量。然而，单独添加额外的层并不足以解决更复杂的问题，事实上可能会带来额外的挑战和潜在的错误。深度残差网络的目标是在增长网络结构的同时优化网络层的数量，使得残差单元中卷积层的输出和输入元素维度相同。在本文中，我们了解了什么是深度学

同样地，对于给定的文本，最有意义的图像实现方式又是哪种？本文提出了一个统一的框架，其中包括文本到图像生成模型和图像到文本生成模型，该研究不仅为改进图像和文本理解提供了见解，而且为多模态模型的融合提供了一个有前途的方向。图 3 的右侧图表揭示了恢复的文本质量和生成的图像质量之间的关系：对于每个给定的文本，重建的文本描述（显示在 x 轴上）越好，图像质量（显示在 y 轴上）就越好。不论怎样，在人类交流

搬来个厉害的涉及RGB-D/点云/体素/多目 希望早点有时间能系统的学到用到~~~3D目标分割是计算机视觉中的一个基本且具有挑战性的问题，在自动驾驶、机器人、增强现实和医学图像分析等领域有着广泛的应用。它受到了计算机视觉、图形和机器学习社区的极大关注。传统上，3D分割是用人工设计的特征和工程方法进行的，这些方法精度较差，也无法推广到大规模数据上。在2D计算机视觉巨大成功的推动下，深度学习技术最近也