众所周知的原因，目前Openai已经把资源更多投入到GPT4以及训练未来GPT5了，GPT3.5已经被一定程度上降智，同时GPT4支持多模态、GPTS等能力，GPTPlus它不仅具备了前任GPT基础版本

2023年4月，更强版本的ChatGPT4.0上线，文本、语音、图像等多模态交互方式使其在各行各业的应用呈现了更多的可能性。

当然，自动驾驶如果普及了，那这些问题就比较容易解决了。因为群联的机器，通过算法自然可以找到最优化的解决方案，犯错的经常是人，机器的整体监测和计算错误率一定比人小。

2018年9月公布的《2018年世界人工智能产业发展蓝皮书》中提到预计2018年我国自动驾驶市场规模将达893亿元，年增长率31.1%。在

1.产品发布1.1奇域AI:符合中国宝宝审美的AI绘画平台发布日期：2023.12.21奇域AI:符合中国宝宝审美的AI绘画平台(chinaz.com)主要内容：奇域AI以中国文化元素为基础，呈现极具中式审美的绘画风格，为创作者提供独特创作空间。社区提供新手引导，汇聚顶尖AI绘画创作者，促进创作者学习和启发。创作者可通过分享邀请链接和作品赚取额度，同时提供商业用途的生成图片，助力个人IP知名度提升

一、前言随着科技的不断发展和人类对生活质量的不断追求，无人驾驶技术得到了越来越广泛的应用。其中，无人驾驶无人机是应用最为广泛的领域之一。目前，无人驾驶无人机在地理测绘、环境监测、农业、电力巡检等领域得到广泛应用，并为人类的生活质量和生产效率带来了不小的提高。然而，无人驾驶无人机技术的发展离不开自动化飞行控制技术的支撑。Python作为一种高级编程语言，具有代码简洁易读的特点，同时也是机器学习领域的

CollaborativePerceptionforAutonomousDriving：CurrentStatusandFutureTrend0.论文摘要感知是自动驾驶系统的关键模块之一，近年来取得了很大进展

场景如何在全部的铁路线路数据中找到点到点的路径,并且点与点之前的路线可能跨越其它点-也就是路径规划的问题。

在几乎不大可能将整个现状化险为夷的情况下，机长刘传健凭着自己卓越的技能，以及快速冷静，沉着而强大的心理素质，最终在自动驾驶完全失灵的情况下，确定了返航方向，成功降

从招聘情况来看，车联网创新中心虽然冠的是车联网的名，但显然对基于传感器的自动驾驶也兴趣浓厚记于2018-10-19

1、原定于国庆档的电影《长空之王》宣布改档，片方声明称是为了呈现更好的制作效果；2、网易云音乐首款音乐社交App正式开放注册，可通过48小时限时聊天提升用户互动；3、小米汽车新专利可预判车辆落水，涉及自动驾驶领域

OSI七层网络模型（教科书）TCP/IP五层网络模型（当下最广泛）应用层：关注传输过来的数据要干啥用，对应程序员写的应用程序传输层：不考虑中间路径，只关注起点和终点网络层：主要负责2个遥远的节点之间的路径规划数据链路层

随着车企对软件技术投入的加大和能力的提升，Linux在自动驾驶市场的占有率大将会逐步上升，而QNX的市占率则会逐步下降；同时，对基于Linux自研OS失败的车企而言，还有QNX这条“退路”可以依赖，这反而让他们在自研

ChatGPT升级指南：迎接GPT-4V(ision)的全新多模态时代ChatGPT最新升级引入了GPT-4V(ision)，这是一个突破性的多模态版本，支持语音和图像输入。

从智能助手到自动驾驶汽车，从机器人工程师到智能

金九银十已经结束，统计offer情况自动驾驶offer选择三湘银行面经【急招】字节算法日常实习听劝，offer选择，很急，爱旭逼签了联影医疗tp-link普联座谈会谈薪请问一下各位，今年tp-link普联的线上座谈会有谈具体薪酬吗

二段：切换你可以在大脑的自动驾驶模式，和主动控制模式之间自如切换。三段：内控有四个核心内控点：感知-认知-决策-行动，你可以把它们理解为我们要造的那辆车的四个轮子。

MGIE，全称MLLM-GuidedImageEditing，依赖于多模态大型语言模型（MLLM）来解释用户指令，并执行精细的像素级编辑操作。

MapboxVisionSDK是一个特定的例子，它专注于为移动设备提供基于位置的视觉识别功能，特别是在自动驾驶和增强现实导航领域。

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一、源IP地址和目的IP地址上次说到IP地址是为了是为了让信息正确的从原主机传送到目的主机，而原IP地址和目的IP地址就是用于标识两个主机的，既然叫做地址必然有着路径规划的作用，而路径规划最重要的就是，

绿*泡*泡VX：neituijunsir交流裙，内推/实习/校招汇总表格1、自动驾驶一周资讯-英伟达自动驾驶中国团队扩招；地平线与安波福首个合作成果取得定点；通用汽车自动驾驶Cruise首席执行官辞职自动驾驶一周资讯

目录环境需求怎样使用本地化扩展卡尔曼滤波本地化无损卡尔曼滤波本地化粒子滤波本地化直方图滤波本地化映射高斯网格映射光线投射网格映射k均值物体聚类圆形拟合物体形状识别SLAM迭代最近点匹配EKFSLAMFastSLAM1.0FastSLAM2.0基于图的SLAM路径规划动态窗口方式基于网格的搜索迪杰斯特拉算法

GLIP核心思想GLIP对比BLIP、BLIP-2、CLIP主要问题:如何构建一个能够在不同任务和领域中以零样本或少样本方式无缝迁移的预训练模型？统一的短语定位损失语言意识的深度融合预训练数据类型的结合语义丰富数据的扩展零样本和少样本迁移学习效果论文：https://arxiv.org/pdf/2112.03857.pdf代码：https://github.com/microsoft/GLIP核心

目前主要的应用领域是机器人导航、自动驾驶、智能视频监督、工业检测、人脸识别等。

AstaralgorithmA*搜索算法简介A*搜索算法的Python简化代码MATLAB实现启发函数回溯轨迹RRT算法对比A\*算法在三维路径规划中的一些不足A*搜索算法简介A*搜索算法是GreedyBest-First

论文：Vary:ScalinguptheVisionVocabularyforLargeVision-LanguageModels代码：https://github.com/Ucas-HaoranWei/Vary出处：旷视时间：2023.12一、背景当前流行的大型视觉-语言模型LargeVision-LanguageModels(LVLMs)一般都使用共享的visionvocabulary，这个词

AI上车、自动驾驶、智能座舱成为本届CES汽车行业的热点，同时，照明系统、个性化设置等围绕用户体验的细分赛道成为业界关注的新焦点。

接下来是自动驾驶的主体资格讨论，从技术及法律上。

比如：爆火的Google大模型Gemini1.0原生支持的多模态，在预训练的时候就是把文本、图片、音频、视频等多模态先进行token化，然后构建一维的“语言”序列，再进行向量化，实现了原生多模态的支持。

首先感谢组织AI算法岗的交流会，我从中收获很多，也有机会分享我的秋招面试的经历，我投的岗位比较杂，主要是NLP，也包括一些多模态、大模型、推荐相关的岗位，最终拿到了腾讯、顺丰、平安金服和迪

以足够柔软、足够弹性的姿态伫立在产业大潮中。作者|皮爷出品|产业家从4周到1周，人数从6人削减到3人，效率提升300%，人员节省50%……这是动力源给出的数字。动力源，是我国第一家在上海证券交易所主板上市的电源行业企业。其生产的通信用开关电源在电信运营商占有率接近25%，市场排名前三，也更是一众如阿里巴巴、百度等企业的供应商。作为具备核心竞争力的制造企业，尽管业务发展顺利，在具体的财务模型上这家国

MGIE是一项由苹果开源的技术，利用多模态大型语言模型（MLLMs）生成图像编辑指令，通过端到端训练，捕捉视觉想象力并执行图像处理操作，使图像编辑更加智能、直观。

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今天要读论文的是BEVFormer，有人说这是新一代自动驾驶感知融合的基石，有人说是后续OccupancyNetwork占用网络工作的灵感源泉。

这以后阅读的论文逐渐靠近自动驾驶实用领域，本文要讲的是Bird's-Eye-View，BEV开山之作，来自Nvidia的LSS论文。LSS核心动机：2D-->3D，构建BEV空间。

VLMo:UnifiedVision-LanguagePre-TrainingwithMixture-of-Modality-Experts(NeurIPS2022)VLMo是一种多模态Transformer

今天我们就来过一下多模态的串讲，其实之前，我们也讲了很多工作了，比如说CLIP，还有ViLT，以及CLIP的那么多后续工作。

智能电动汽车（包括自动驾驶汽车）集成了大量的传感器来实现高级驾驶辅助系统（ADAS）、自动驾驶功能以及车辆状态监测等功能。

这可能会让我们更快地实现自动驾驶。为了实现自动驾驶和驾驶，并在整个车辆中共享更多信息。随着汽车变得越来越智能，人们越来越关注改善这些汽车的用户体验。

/导读/11月29日，百度旗下集度汽车宣布，全球首款5nm汽车芯片高通SA8295P将率先搭载于集度汽车。明年4月北京车展集度将展出概念车型；2023年，首款量产车正式上市。高通8295是第4代骁龙汽车数字座舱平台，CPU采用与骁龙888同一代的第6代KryoCPU，GPU的3D渲染性能相比8155芯片有3倍性能提升，其AI算力达到30TOPS。看上去算力并不高，不过，这个芯片只是一个座舱平台，还

大型视觉语言模型(LVLMs)在图像识别、视觉问题回答和多模态交互方面提供了无与伦比的能力。MoE-LLaVA利用了“专家混合”策略融合视觉和语言数据，实现对多媒体内容的复杂理解和交互。

本文主要内容:详细介绍了暗光低光数据集检测整个过程，从数据集到训练模型到结果可视化分析，以及如何优化提升检测性能。加入DCNv4结合[email protected]由原始的0.682提升至0.6941.暗光低光数据集ExDark介绍低光数据集使用ExDark，该数据集是一个专门在低光照环境下拍摄出针对低光目标检测的数据集，包括从极低光环境到暮光环境等10种不同光照条件下的图片，包含图片训练集5891张，测试

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在了解自动驾驶中的环境感知，看了些基于点云的目标检测，想看看具体有怎样的效果，于是选择OpenPCDet这个看起来集成方法又多，文档又全的开源项目，此处为GitHub地址。

一、带标签的数据很难获得机器学习中，比如监督学习需要带有标签的训练样本才能得到模型，然而在以下几种场景中去获取带有标签的数据是很难的：自动驾驶场景：对自动驾驶汽车收集的高清地图数据或实时摄像头数据进行标注

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需求背景在全球数据量呈指数级暴涨，算力相对于AI运算供不应求的现状下，存算一体技术主要解决了高算力带来的高能耗成本矛盾问题，有望实现降低一个数量级的单位算力能耗，在功耗敏感的百亿级AIoT设备上、高能耗的数据中心、自动驾驶等领域有望发挥其低功耗