新闻中心 
-
04-19如何利用transformer有效关联激光雷达-毫米波雷达-视觉特征？笔者个人理解自动驾驶的基础任务之一是三维目标检测，而现在许多方法都是基于多传感器融合的方法实现的。那为什么要进行多传感器融合?无论是激光雷达和相机融合，又或者是...
-
04-07超越GPT-4，斯坦福团队手机可跑的大模型火了，一夜下载量超2k在大模型落地应用的过程中，端侧AI是非常重要的一个方向。近日，斯坦福大学研究人员推出的Octopusv2火了，受到了开发者社区的极大关注，模型一夜下载量超2k。...
-
03-18为了保护客户隐私，使用Ruby在本地运行开源AI模型译者|陈峻审校|重楼最近，我们实施了一个定制化的人工智能（AI）项目。鉴于甲方持有着非常敏感的客户信息，为了安全起见，我们不能将它们传递给OpenAI或其他专有...
-
03-07ADMap：抗干扰在线高精地图新思路写在前面&笔者的个人理解很高兴受邀参加自动驾驶之心的活动，我们将分享在线重建矢量化高精度地图的抗扰动方法ADMap。你可以在https://github...
-
01-25使用SPIN技术进行自我博弈微调训练的LLM的优化2024年是大型语言模型（LLM）迅速发展的一年。在LLM的训练中，对齐方法是一个重要的技术手段，其中包括监督微调（SFT）和依赖人类偏好的人类反馈强化学习（R...
-
01-22优化Transformer模型的超参数方法Transformer模型对超参数的值非常敏感，这意味着微小的超参数变化可能会显著影响模型的性能。因此，调整Transformer模型的超参数以在特定任务上获得...
