《DiffAD：基于扩散模型的端到端自动驾驶统一框架》摘要 本文提出DiffAD，一种创新的扩散概率模型，将自动驾驶重构为条件图像生成任务。针对现有端到端方法存在任务割裂、协调困难等问题，该框架通过将感知、预测和规划目标统一栅格化为BEV图像，利用潜在扩散模型进行联合优化。关键技术包括：多任务BEV表示、动作引导机制和轨迹提取网络。实验表明，DiffAD在CARLA仿真中取得SOTA性能（驾驶分数

2024年12月，北京理工大学的研究团队发表了一篇关于自动驾驶决策系统的论文，提出了一种新型的大型语言模型（LLM）引导的深度强化学习（LGDRL）框架。该框架旨在解决传统深度强化学习（DRL）在自动驾驶决策中学习效率低和依赖人类专家指导成本高的问题。通过将LLM作为驾驶专家整合到DRL中，LGDRL框架能够提供智能指导，并通过专家策略约束算法和LLM干预交互机制来增强DRL的学习和交互过程。实验

VLA（Vision-Language-Action）模型是人工智能多模态领域的自然演进成果，旨在通过整合视觉感知、语言理解和动作生成能力，赋予机器更接近人类的交互与决策能力。其发展受到多模态学习、强化学习与机器人控制以及大模型泛化能力的推动。VLA模型的技术架构包括多模态融合编码器、动作解码器和记忆与规划模块，具有跨模态泛化、少样本适应和因果推理能力等优势。应用领域涵盖服务机器人、工业自动化、自

VLM-E2E通过。

DriveGPT4：将传感器数据（如摄像头图像）投影为语言模型的输入，利用LLM生成驾驶控制信号（如转向、加速、刹车）和解释性文本。DriveLM：通过图结构的视觉问答（GVQA）任务，将感知、预测和规划阶段的问答对连接起来，利用视觉语言模型VLM进行多步推理。优点：LLM能够处理复杂的推理任务，生成人类可理解的驾驶决策，增强系统的可解释性。方法：将LLM用于生成车辆的轨迹或控制信号，利用其推理能

（2）对于要编写比较复杂的代码，输出代码可能不能直接使用，需要进行修改，但代码逻辑是根据输入的提示词来编写的，所以只要逻辑正确，在输出结果基础上修改总比从头自己实现来的方便的多，并且可以为你提供思路。给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。解释：因为 nums[0] + nums[1] ==

1、《HILM-D: Towards High-Resolution Understanding in Multimodal Large Language Models for Autonomous Driving》2023年9月发表的大模型做自动驾驶的论文，来自香港科技大学和人华为诺亚实验室（代码开源）。论文简介：本文提出HiLM-D方法，通过整合低分辨率推理分支（LR-RB）和高分辨率感知分支

此外，认识到VLM在空间推理和繁重计算要求方面的局限性，我们提出了DriveVLM-Dual，这是一种混合系统，将DriveVLM的优势与传统的自动驾驶管道相结合。：DriveVLM（Qwen-VL）在场景描述（0.71分）与元动作（0.37分）上显著优于Lynx、CogVLM及GPT-4V。：通过长尾物体挖掘（CLIP搜索）、挑战场景筛选（驾驶行为方差）、关键帧标注（人工+工具辅助）构建。：分析

视觉语言模型（VLM）起源于多模态机器学习的研究，早期计算机视觉和自然语言处理独立发展，后逐渐融合。2014-2016年，深度学习推动多模态任务兴起，2017年后Transformer架构的提出加速了领域融合，CLIP和Flamingo成为里程碑。VLM通过联合学习视觉和语言特征实现跨模态对齐，关键技术包括对比学习和跨模态注意力机制。其优势在于多模态理解能力、零样本学习和泛化性，广泛应用于智能客服

（2）下面以选择RTX-A5000-24G为例，一个在这里算比较低配的配置，看看运行大模型的效果，性价比高，且性能不错，适合新手体验和模型部署。（1）您可通过多种方式请求每个模型的 API，包括 HTTP、Node.js、Python，针对文本对话类的官方 API，支持 OpenAI 格式兼容。（1）点击 算力市场，进入算力资源选择页面，可以看到平台提供的多种算力选项，包括不同型号的 GPU 设备