


Lassen Sie ChatGPT über die Zusammenarbeit zwischen Fahrzeug und Straße sprechen
ChatGPT erfreut sich in letzter Zeit großer Beliebtheit. ChatGPT ist ein neues Chat-Robotermodell, das von OpenAI, einem amerikanischen Forschungslabor für künstliche Intelligenz, entwickelt wurde.
Es kann Gespräche führen, indem es die menschliche Sprache lernt und versteht, und kann auch entsprechend dem Kontext des Chats interagieren und Menschen bei der Erledigung einer Reihe von Aufgaben unterstützen, wie z. B. dem Schreiben von E-Mails, dem Schreiben von Papieren, Schreiben von Drehbüchern, Verfassen von Gedichten, Geschichtenerzählen usw.
Als professionelle Plattform im Bereich des intelligenten Fahrens Die Spitze des intelligenten Fahrens war auch sehr neugierig auf ihr Verständnis des autonomen Fahrens, also haben wir mit ihr eine Reihe von Gesprächen zum Thema Fahrzeug begonnen. Straßenkollaboration, um zu sehen, was GhatGPT mit Autos macht. Welche einzigartigen Erkenntnisse hat Lu Xie?
Frageinhalt: Bitte schreiben Sie einen Artikel über die Zusammenarbeit zwischen Fahrzeug und Straße beim autonomen Fahren. Er muss technische Analysen und Umsetzungsmöglichkeiten, vergangene Ansichten und Zukunftsaussichten für die Zusammenarbeit zwischen Fahrzeug und Straße enthalten, mindestens 4.000 Wörter
Wir können dem Gespräch entnehmen, dass die Antworten von GhatGPT eine bestimmte Wortanzahl erfordern , für ein bestimmtes Argument wird es nach Erreichen der Wortgrenze gestoppt und muss vor der Beantwortung des nächsten Teils fortgesetzt werden. Während des Antwortvorgangs gibt es auch viele Tippfehler und einige Sätze, die nicht fließend sind. Nach vielen Antwortrunden kam es zu einer Ausfallzeit und ich konnte nicht weiter antworten (ich weiß nicht, ob es ein Fehler meinerseits oder eine Einschränkung der chinesischen Antworten war. Ich hoffe, dass Daniel antwortet). die Zukunft.
01 Vollständiger Text der ChatGPT-Antwort
Das Straßenkoordinationssystem für autonome Fahrzeuge bezieht sich auf die Koordination zwischen dem Auto und der Straßenumgebung durch die Sensoren im Auto und die externen Straßenumgebungsinformationen während des Fahrvorgangs um bessere Ergebnisse zu erzielen. Dabei handelt es sich um ein sehr komplexes System, das eine Vielzahl von Sensortechnologien, Informationsverarbeitungstechnologien, Technologien der künstlichen Intelligenz, Straßeninfrastruktur und Fahrzeugkommunikationstechnologien umfasst.
Die Implementierung des Fahrzeug-Straße-Kollaborationssystems kann die folgenden Aspekte umfassen:
1. Sensortechnologie: Das Fahrzeug-Straße-Kollaborationssystem erfordert eine große Menge an Sensortechnologie, um Informationen über die Straßenumgebung und das Auto zu sammeln Status. Diese Sensoren können Lidar, Kameras, Ultraschallsensoren, Beschleunigungsmesser, Gyroskope usw. sein.
2. Informationsverarbeitungstechnologie: Bei der großen Menge der gesammelten Daten ist eine schnelle Informationsverarbeitung erforderlich, um die Bedingungen der Straßenumgebung und den Status des Fahrzeugs zu analysieren. Dies erfordert eine große Anzahl mathematischer Modelle und Algorithmen, wie z. B. Bilderkennungsalgorithmen, Mustererkennungsalgorithmen, Algorithmen zur Straßenumgebungserkennung usw.
3. Künstliche Intelligenz-Technologie: Künstliche Intelligenz-Technologie ist eine der Kerntechnologien des Fahrzeug-Straßen-Kollaborationssystems. Sie kann dabei helfen, die Straßenumgebung zu analysieren, den Fahrzustand des Autos zu bewerten und über die optimale Fahrstrategie zu entscheiden . Zu den Technologien der künstlichen Intelligenz gehören maschinelles Lernen, neuronale Netze, Deep Learning usw.
4. Straßeninfrastruktur: Das Fahrzeug-Straßen-Kollaborationssystem erfordert die Installation einer großen Menge an Infrastruktur auf der Straße, um Straßeninformationen und Fahrzeuginformationen zu sammeln. Zu dieser Infrastruktur gehören Verkehrsschilder, Ampeln, Straßenkameras usw.
5. Fahrzeugkommunikationstechnologie: Das Fahrzeug-Straße-Kollaborationssystem muss auch die Kommunikation zwischen Fahrzeugen realisieren, um eine Koordinierung der Straßenumgebung zu erreichen. Dies erfordert eine Vielzahl von Technologien für das Internet der Fahrzeuge, wie zum Beispiel intelligente Transportsysteme (TS), mobile Kommunikationstechnologien usw.
In der Vergangenheit konzentrierte sich die Forschung zu kollaborativen Systemen zwischen Fahrzeug und Straße hauptsächlich auf die Technologieentwicklung und -erprobung, während Anwendungsaspekte noch verbessert werden müssen. Aufgrund der Unausgereiftheit der Technologie und des Fehlens universeller Standards steht die Anwendung kollaborativer Systeme zwischen Fahrzeug und Straße noch vor vielen Herausforderungen.
Mit der kontinuierlichen Verbesserung der Technologie sind die Zukunftsaussichten für kollaborative Systeme zwischen Fahrzeug und Straße jedoch sehr vielfältig. Es wird erwartet, dass kollaborative Systeme zwischen Fahrzeug und Straße in den nächsten Jahren eine größere Verbreitung finden und zu einer der Kerntechnologien intelligenter Verkehrssysteme werden. Das kollaborative System zwischen Fahrzeug und Straße wird dazu beitragen, Verkehrsstaus zu reduzieren, die Verkehrssicherheit zu verbessern und die Häufigkeit von Verkehrsunfällen zu verringern.
Darüber hinaus wird das Fahrzeug-Straßen-Kooperationssystem auch zu einer höheren Effizienz und einem geringeren Kraftstoffverbrauch beim Fahrzeugfahren führen. Das Fahrzeug-Straßen-Kollaborationssystem kann den Straßenzustand in Echtzeit analysieren, über die optimale Fahrtroute entscheiden und Verkehrsstaus vermeiden. Dies wird die Effizienz des Autofahrens erheblich verbessern und den Kraftstoffverbrauch des Autos senken.
Darüber hinaus kann das Fahrzeug-Straßen-Kollaborationssystem auch Datenunterstützung für das intelligente Transportsystem bereitstellen, um den Straßenzustand besser zu analysieren und über Verkehrsmanagementstrategien zu entscheiden.
Kurz gesagt ist das kollaborative System Fahrzeug-Straße eine vielversprechende Technologie, die in Zukunft eine wichtige Rolle spielen und großen Komfort bei der Entwicklung intelligenter Transportsysteme und beim Reisen der Menschen bringen wird.
Allerdings müssen bei der Implementierung des Fahrzeug-Straße-Kooperationssystems noch viele technische Schwierigkeiten und politische Fragen gelöst werden. Erstens muss die Standardisierung und Vereinheitlichung der Technologie noch verbessert werden. Zweitens muss der Einsatz kollaborativer Systeme zwischen Fahrzeug und Straße rechtliche und versicherungstechnische Probleme lösen. Schließlich müssen bei der Anwendung von Fahrzeug-Straßen-Kollaborationssystemen auch Datensicherheit und Datenschutz gewährleistet sein, um Informationslecks und -missbrauch zu vermeiden.
Neben technischen Problemen müssen auch soziale Probleme gelöst werden. Beispielsweise geht es darum, wie man die Sicherheit der Straßenverhältnisse gewährleistet und gleichzeitig den Bedrohungen begegnet, die autonome Fahrzeuge für traditionelle Fahrer darstellen, und wie man eine angemessene Verteilung der Straßennutzungsrechte für autonome Fahrzeuge gewährleistet.
Daher ist es vor der Realisierung des Fahrzeug-Straße-Kooperationssystems notwendig, technische Probleme, soziale Probleme und politische Fragen aktiv zu untersuchen und zu lösen. In der Zukunft wird sich das kollaborative System zwischen Fahrzeug und Straße sowohl technologisch als auch sozial weiter verbessern und das Reisen und Leben der Menschen komfortabler gestalten.
Kurz gesagt, das kollaborative System Fahrzeug-Straße ist eine Technologie mit weitreichenden Aussichten. Seine Implementierung wird mehr Komfort und Sicherheit für das intelligente Transportsystem und das Reisen der Menschen bringen. Vor der Verwirklichung des kollaborativen Systems Fahrzeug-Straße ist es jedoch notwendig, technische Probleme, soziale Probleme und politische Fragen aktiv zu untersuchen und zu lösen.
Es gibt auch ein Thema zur Zusammenarbeit zwischen Fahrzeug und Straße. Zum Beispiel, wie das kollaborative System Fahrzeug-Straße Fahrprobleme bei schlechten Straßenverhältnissen löst, wie man die Auswirkungen von Geräteausfällen auf das Fahren vermeidet und wie man auf Notfälle wie Verkehrsunfälle reagiert.
Darüber hinaus müssen vor der Implementierung eines Fahrzeug-Straße-Kooperationssystems regulatorische Fragen berücksichtigt werden. Wie kann beispielsweise sichergestellt werden, dass das kollaborative System Fahrzeug-Straße den einschlägigen Gesetzen und Vorschriften entspricht, und wie sichergestellt werden kann, dass der Betrieb des kollaborativen Systems Fahrzeug-Straße den Anforderungen der Verkehrssicherheit, des Umweltschutzes usw. entspricht?
Kurz gesagt ist das kollaborative System Fahrzeug-Straße eine Technologie von großer Bedeutung. Seine Umsetzung erfordert eine umfassende Berücksichtigung verschiedener Faktoren und die aktive Lösung verschiedener technischer, sozialer, ökologischer, regulatorischer und anderer Probleme. In Zukunft wird das Fahrzeug-Straßen-Kollaborationssystem ein wichtiger Bestandteil des intelligenten Transportsystems werden und den Menschen mehr Komfort und Sicherheit beim Reisen bieten.
Das Folgende ist eine detaillierte Beschreibung des Fahrzeug-Straße-Kollaborationssystems:
1. Technologieimplementierung: Das Fahrzeug-Straße-Kollaborationssystem erfordert die Anwendung einer Vielzahl von Technologien, einschließlich fahrzeugmontierter Sensoren und drahtloser Kommunikation , Navigationstechnologie, intelligente Transportsysteme usw. Das Fahrzeug-Straßen-Kollaborationssystem muss in der Lage sein, Daten in Echtzeit zu sammeln, zu verarbeiten und zu analysieren, um ein sicheres, effizientes und reibungsloses Fahren des Fahrzeugs zu gewährleisten.
2. Reaktion auf schlechte Straßenverhältnisse: Das Fahrzeug-Straßen-Kollaborationssystem muss in der Lage sein, die Sicherheit von Fahrzeugen bei schlechten Straßenverhältnissen wie zwei Tagen, Nebel, starkem Schneefall, Hagel usw. zu gewährleisten. Das kollaborative System Fahrzeug-Straße kann mithilfe von Bordsensoren und Bildverarbeitungstechnologie den Straßenzustand erkennen und geeignete Maßnahmen ergreifen, um die Fahrsicherheit zu gewährleisten.
3. Vermeiden Sie Geräteausfälle: Das Fahrzeug-Straßen-Kollaborationssystem muss das Yuanyu-Design implementieren, um sicherzustellen, dass die Fahrsicherheit des Fahrzeugs auch bei Geräteausfällen weiterhin gewährleistet werden kann. Beispielsweise kann das Fahrzeug-Straßen-Koordinationssystem bei einem Geräteausfall auf Ersatzgeräte umschalten, um die Sicherheit beim Fahren des Fahrzeugs zu gewährleisten.
4. Notfallmanagement: Das Fahrzeug-Straßen-Kollaborationssystem muss in der Lage sein, mit Notfällen wie Verkehrsunfällen, Verkehrsstaus usw. umzugehen. Das kollaborative System Fahrzeug-Straße kann fahrzeugeigene Sensoren, drahtlose Kommunikation und andere Technologien nutzen, um den Straßenzustand in Echtzeit zu überwachen und schnell entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Beispielsweise kann das Fahrzeug-Straßen-Kollaborationssystem im Falle eines Verkehrsunfalls die zuständigen Verkehrsbehörden in Echtzeit benachrichtigen und nach geeigneten Ausweichrouten suchen.
5. Datensicherheit: Da das Fahrzeug-Straßen-Kollaborationssystem eine große Anzahl sensibler Daten umfasst (Antwortunterbrechung...) Die Menschen sind sehr besorgt und haben Angst vor ihrem Ersatz. Was mehr Menschen an ihrer eigenen Arbeit Angst macht, ist, dass die Antworten der künstlichen Intelligenz immer logischer werden und kontinuierlich beantwortet werden können. Wird die künstliche Intelligenz den Turing-Test bestehen? Wird es eine Bedrohung für die menschliche Entwicklung darstellen? „The Frontier of Intelligent Driving“ ist davon überzeugt, dass die Entwicklung künstlicher Intelligenz der menschlichen Entwicklung förderlich sein muss vollständig.
Auch im Bereich des autonomen Fahrens ist künstliche Intelligenz sehr wichtig. Beim autonomen Fahren muss das Entscheidungssystem nach dem Erhalt von Daten aus dem künstlichen Wahrnehmungssystem Entscheidungen über die nächste Aktion des autonomen Fahrzeugs treffen Intelligenz ist da. Sie kann eine wichtige Rolle dabei spielen, dass künstliche Intelligenz die Fahrgewohnheiten menschlicher Fahrer erlernt und die Logik menschlichen Verhaltens versteht. Sie kann autonome Fahrzeuge immer intelligenter machen und Menschen besser dabei helfen, ihre Reisen zu absolvieren.
Aber ein ganz wichtiger Punkt ist, dass wir als Menschen, egal wie sich künstliche Intelligenz entwickelt, den Schlüssel zur künstlichen Intelligenz in unseren eigenen Händen halten müssen, damit künstliche Intelligenz von Menschen kontrolliert werden kann und die Sicherheit des Menschen vollständig gewährleistet ist oberste Priorität.
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Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

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