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其面向自動駕駛場景,輸入感知融合后的文本序列,輸出自動駕駛場景文本序列,即將自動駕駛場景Token化(令牌化形成“駕駛語言”,終完成自車的決策規(guī)控障礙物預測以及決策邏輯鏈的輸出等任務。該模型還會根據(jù)輸入端的提示語以及自動駕駛場景庫的決策樣本去訓練模型,讓模型學習推理關系,從而將完整駕駛策略拆分為自動駕駛場景的動態(tài)識別過程,完成可理解可解釋的推理邏輯鏈生成。例如,2023年4月,毫末智行發(fā)布業(yè)內自動駕駛生成式大模型DriveGPT(中文名“雪湖?海若”。當前,行業(yè)正在積極探索。該模型通過引入駕駛數(shù)據(jù)建立RLHF(人類反饋強化學習技術,對自動駕駛認知決策模型進行持續(xù)優(yōu)化。

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