做美食推广的网站有哪些,罗湖附近公司做网站建设,wordpress自动识别手机,怎样自学做网站文章目录 LINGO-1: Exploring Natural Language for Autonomous Driving https://wayve.ai/thinking/lingo-natural-language-autonomous-driving/ 【LINGO-1#xff1a;将自然语言应用于无人驾驶增强学习和可解释性】
探索将视觉、语言和行动相结合的视觉语言行动模型(VLAM)… 文章目录 LINGO-1: Exploring Natural Language for Autonomous Driving https://wayve.ai/thinking/lingo-natural-language-autonomous-driving/ 【LINGO-1将自然语言应用于无人驾驶增强学习和可解释性】
探索将视觉、语言和行动相结合的视觉语言行动模型(VLAM)以增强自动驾驶模型的解释性和训练效果。构建包含图像、语言和行动的数据集通过专家驾驶员讲解的方式收集。开发了LINGO-1开环驾驶评论模型可以生成驾驶评论和回答视觉问题。LINGO-1可以增强闭环驾驶模型的规划和推理优化少样本学习应对长尾场景。当前局限还包括泛化能力有限、存在幻觉、上下文能力等。自然语言具有提高自动驾驶安全性、可解释性、可靠性的潜力是值得探索的方向。 链式思维自动驾驶——自动驾驶系统能够“大声思考”并用文字表述出来
LINGO-1是我最近一段时间读到的关于自动驾驶领域最有趣的研究。
以前的模式是感知 - 驾驶行动 现在的模式是感知 - 文本推理 - 行动
LINGO-1通过训练一个视频-语言模型来对正在进行的场景评论。你可以让它解释自己的决策和计划例如“你为什么停下来”、“你接下来打算做什么”。 明确的推理步骤带来了几个关键的优势
可解释性驾驶模型不再是一个神秘的黑箱你对其安全性一无所知。反事实情景它能够想象训练数据中没有的场景并通过推理来正确处理这些场景。长尾编程驾驶中有太多的边缘场景。对所有场景进行良好的数据覆盖是不可能的。现在你不再需要收集成千上万的数据案例来“神经编程”某一个案例而是可以通过编写简短的文本提示prompts由人类专家解释和指导系统如何处理某些特定或复杂的情景。 LINGO-1与游戏AI领域的一些研究密切相关
MineDojo : https://minedojo.org 学习一个奖励模型将我的世界Minecraft的游戏视频与它们的文字记录对齐。 这种模型叫做“MineCLIP”能够将评论文本与视频像素关联起来。思维克隆由Jeff Clune提出在像素世界中实现像素 - 语言 - 行动的循环。 2023-10-07
