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該模型通過引入駕駛數(shù)據(jù)建立RLHF(人類反饋強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù),對(duì)自動(dòng)駕駛認(rèn)知決策模型進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化。其面向自動(dòng)駕駛場(chǎng)景,輸入感知融合后的文本序列,輸出自動(dòng)駕駛場(chǎng)景文本序列,即將自動(dòng)駕駛場(chǎng)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(yù)測(cè)以及決策邏輯鏈的輸出等任務(wù)。該模型還會(huì)根據(jù)輸入端的提示語以及自動(dòng)駕駛場(chǎng)景庫的決策樣本去訓(xùn)練模型,讓模型學(xué)習(xí)推理關(guān)系,從而將完整駕駛策略拆分為自動(dòng)駕駛場(chǎng)景的動(dòng)態(tài)識(shí)別過程,完成可理解可解釋的推理邏輯鏈生成。當(dāng)前,行業(yè)正在積極探索。例如,2023年4月,毫末智行發(fā)布業(yè)內(nèi)自動(dòng)駕駛生成式大模型DriveGPT(中文名“雪湖?海若”。

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凱文·凱利曾說“互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代是一個(gè)關(guān)聯(lián)的時(shí)代,在這個(gè)時(shí)代中,我們會(huì)由一種個(gè)體變?yōu)橐环N集體。2020年,更多的互聯(lián)網(wǎng)公司也將迎來自己的20***。我們一定可以在更多的故事中獲得感動(dòng)激勵(lì),看到希望,在新的輪回中寫下新的故事?！敝袊鼗ヂ?lián)網(wǎng)的不同脈動(dòng)形成了不同的人與人,人與社會(huì),人與萬物的互聯(lián)?；仡^看向這25年,似乎我們能夠總結(jié)出很多“鐵律金規(guī)”,但岸邊看熱鬧的終究不敵下水來摸的人體會(huì)得深。記錄不止是為了懷念,也是為了贊許鼓勵(lì)和警示。

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展望未來，百貨甄選元宇宙有望成為零售業(yè)的新趨勢(shì)。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷拓展，它將為消費(fèi)者帶來更加豐富多元的購物體驗(yàn)。同時(shí)，也將推動(dòng)零售業(yè)向數(shù)字化智能化社交化的方向轉(zhuǎn)型，開啟零售購物體驗(yàn)的新篇章。