大型モデルの「車に乗る」ための重要なステップ: 世界初の言語 + 自動運転オープンソース データセットが登場
DriveLM は、データ セットとモデルを含む言語ベースのドライバー プロジェクトです。 DriveLM では、自動運転 (AD) に大規模な言語モデルの推論機能を導入して、意思決定を行い、説明可能な計画を確保します。
DriveLM のデータセットでは、人間が作成した推論ロジックを接続として使用して、認識、予測、計画を促進します (P3)。私たちのモデルでは、より良い計画結果を生み出すためのマインド マッピング機能を備えた AD ビジュアル言語モデルを提案します。現在、データセットのデモ バージョンをリリースしています。完全なデータセットとモデルは将来リリースされる予定です。
プロジェクト リンク: https://github.com/OpenDriveLab/DriveLM 書き換える必要がある内容は次のとおりです。 プロジェクトリンク: https://github.com/OpenDriveLab/DriveLM
Graph とは-of -Thoughts in AD?
データセットの最も興味深い点は、P3 の質問応答 (QA) がグラフ形式の構造で接続されており、各ノードとして QA ペアとその関係が示されていることです。オブジェクトをエッジとして扱います。
純粋な言語の思考ツリーや思考マップと比較して、私たちはマルチモダリティを好みます。 AD ドメインでは、生のセンサー入力から最終的な制御アクションまで、各段階で AD タスクが定義されるため、これを行います
とはDriveLM データセットに含まれていますか?
主流の nuScenes データセットに基づいてデータセットを構築します。 DriveLM の中核要素は、フレームベースの P3 QA です。知覚の問題では、モデルがシーン内のオブジェクトを認識する必要があります。予測問題では、モデルがシーン内の重要なオブジェクトの将来の状態を予測する必要があります。計画の問題により、モデルは合理的な計画アクションを実行し、危険なアクションを回避するように促されます。
校正プロセスはどのように行われますか?
- キーフレームの選択。クリップ内のすべてのフレームが与えられると、アノテーターは注釈を付ける必要があるキーフレームを選択します。これらの枠組みは、自車の運動状態の変化（車線変更、急停止、停止後の発進など）を伴うことが標準である。
- キーオブジェクトの選択。キーフレームが与えられると、アノテーターは周囲の 6 つの画像から主要なオブジェクトをピックアップする必要があります。標準では、これらのオブジェクトは自分の車両 (信号機、道路を横断する歩行者、他の車両) に影響を与えることができる必要があります。
- Q&A コメント。これらの主要なオブジェクトを考慮すると、認識、予測、計画に関する単一または複数のオブジェクトの質問が自動的に生成されます。詳細については、デモ データをご覧ください。
以上が大型モデルの「車に乗る」ための重要なステップ: 世界初の言語 + 自動運転オープンソース データセットが登場の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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Apr 03, 2024 pm 12:04 PM
0.この記事は何をするのですか?私たちは、多用途かつ高速な最先端の生成単眼深度推定モデルである DepthFM を提案します。従来の深度推定タスクに加えて、DepthFM は深度修復などの下流タスクでも最先端の機能を実証します。 DepthFM は効率的で、いくつかの推論ステップ内で深度マップを合成できます。この作品について一緒に読みましょう〜 1. 論文情報タイトル: DepthFM: FastMonocularDepthEstimationwithFlowMatching 著者: MingGui、JohannesS.Fischer、UlrichPrestel、PingchuanMa、Dmytr
世界で最も強力なオープンソース MoE モデルが登場。GPT-4 に匹敵する中国語機能を備え、価格は GPT-4-Turbo のわずか 1% 近くです
May 07, 2024 pm 04:13 PM
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AI が数学研究を破壊する!フィールズ賞受賞者で中国系アメリカ人の数学者が上位 11 件の論文を主導 | テレンス・タオが「いいね！」しました
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こんにちは、電気アトラスです！ボストン・ダイナミクスのロボットが復活、180度の奇妙な動きにマスク氏も恐怖
Apr 18, 2024 pm 07:58 PM
Boston Dynamics Atlas は正式に電動ロボットの時代に突入します!昨日、油圧式アトラスが歴史の舞台から「涙ながらに」撤退したばかりですが、今日、ボストン・ダイナミクスは電動式アトラスが稼働することを発表しました。ボストン・ダイナミクス社は商用人型ロボットの分野でテスラ社と競争する決意を持っているようだ。新しいビデオが公開されてから、わずか 10 時間ですでに 100 万人以上が視聴しました。古い人が去り、新しい役割が現れるのは歴史的な必然です。今年が人型ロボットの爆発的な年であることは間違いありません。ネットユーザーは「ロボットの進歩により、今年の開会式は人間のように見え、人間よりもはるかに自由度が高い。しかし、これは本当にホラー映画ではないのか？」とコメントした。ビデオの冒頭では、アトラスは仰向けに見えるように地面に静かに横たわっています。次に続くのは驚くべきことです
iPhoneのセルラーデータインターネット速度が遅い：修正
May 03, 2024 pm 09:01 PM
iPhone のモバイル データ接続に遅延や遅い問題が発生していませんか?通常、携帯電話の携帯インターネットの強度は、地域、携帯ネットワークの種類、ローミングの種類などのいくつかの要因によって異なります。より高速で信頼性の高いセルラー インターネット接続を実現するためにできることがいくつかあります。解決策 1 – iPhone を強制的に再起動する 場合によっては、デバイスを強制的に再起動すると、携帯電話接続を含む多くの機能がリセットされるだけです。ステップ 1 – 音量を上げるキーを 1 回押して放します。次に、音量小キーを押して、もう一度放します。ステップ 2 – プロセスの次の部分は、右側のボタンを押し続けることです。 iPhone の再起動が完了するまで待ちます。セルラーデータを有効にし、ネットワーク速度を確認します。もう一度確認してください 修正 2 – データ モードを変更する 5G はより優れたネットワーク速度を提供しますが、信号が弱い場合はより適切に機能します
MLP に代わる KAN は、オープンソース プロジェクトによって畳み込みまで拡張されました
Jun 01, 2024 pm 10:03 PM
今月初め、MIT やその他の機関の研究者らは、MLP に代わる非常に有望な代替案である KAN を提案しました。 KAN は、精度と解釈可能性の点で MLP よりも優れています。また、非常に少数のパラメーターを使用して、多数のパラメーターを使用して実行する MLP よりも優れたパフォーマンスを発揮できます。たとえば、著者らは、KAN を使用して、より小規模なネットワークと高度な自動化で DeepMind の結果を再現したと述べています。具体的には、DeepMind の MLP には約 300,000 個のパラメーターがありますが、KAN には約 200 個のパラメーターしかありません。 KAN は、MLP が普遍近似定理に基づいているのに対し、KAN はコルモゴロフ-アーノルド表現定理に基づいているのと同様に、強力な数学的基礎を持っています。以下の図に示すように、KAN は
超知性の生命力が覚醒する！しかし、自己更新 AI の登場により、母親はデータのボトルネックを心配する必要がなくなりました。
Apr 29, 2024 pm 06:55 PM
世界は狂ったように大きなモデルを構築していますが、インターネット上のデータだけではまったく不十分です。このトレーニング モデルは「ハンガー ゲーム」のようであり、世界中の AI 研究者は、データを貪欲に食べる人たちにどのように餌を与えるかを心配しています。この問題は、マルチモーダル タスクで特に顕著です。何もできなかった当時、中国人民大学学部のスタートアップチームは、独自の新しいモデルを使用して、中国で初めて「モデル生成データフィード自体」を実現しました。さらに、これは理解側と生成側の 2 つの側面からのアプローチであり、両方の側で高品質のマルチモーダルな新しいデータを生成し、モデル自体にデータのフィードバックを提供できます。モデルとは何ですか? Awaker 1.0 は、中関村フォーラムに登場したばかりの大型マルチモーダル モデルです。チームは誰ですか?ソフォンエンジン。人民大学ヒルハウス人工知能大学院の博士課程学生、ガオ・イージャオ氏によって設立されました。
テスラのロボットは工場で働く、マスク氏：手の自由度は今年22に達する！
May 06, 2024 pm 04:13 PM
テスラのロボット「オプティマス」の最新映像が公開され、すでに工場内で稼働可能となっている。通常の速度では、バッテリー（テスラの4680バッテリー）を次のように分類します：公式は、20倍の速度でどのように見えるかも公開しました - 小さな「ワークステーション」上で、ピッキング、ピッキング、ピッキング：今回は、それがリリースされたハイライトの1つビデオの内容は、オプティマスが工場内でこの作業を完全に自律的に行い、プロセス全体を通じて人間の介入なしに完了するというものです。そして、オプティマスの観点から見ると、自動エラー修正に重点を置いて、曲がったバッテリーを拾い上げたり配置したりすることもできます。オプティマスのハンドについては、NVIDIA の科学者ジム ファン氏が高く評価しました。オプティマスのハンドは、世界の 5 本指ロボットの 1 つです。最も器用。その手は触覚だけではありません
