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端到端自动驾驶大模型的设计与实现


端到端自动驾驶大模型是当前工业界与学术界的研究热点,其旨在通过数据驱动的方式直接由神经网络模型处理原始传感器数据并输出自车未来行为,是前沿人工智能技术在自动驾驶领域的综合应用。在这里,你将加入AI Research团队,以海量数据为基石,以计算机视觉与深度学习技术为工具,探索以端到端决策规划为导向的一体化神经网络解决方案。在端到端自动驾驶模型的设计与实现中,将涉及到计算机视觉和深度学习技术在自动驾驶场景下的多种应用,研究方向包括但不限于:端到端自动驾驶模型开发、多模态融合与通用3D感知、多模态时序模型训练、自监督学习与无监督预训练、基于神经网络的决策与规划、轨迹预测、模仿学习等。

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