治疗白癜风药 https://m.39.net/pf/a_4525477.html大语言模型最近太火了，大家都在各个方向上应用它。自动驾驶也是当下一个热门领域，两个热门领域的结合自然非常令人期待。AIGCer在读了一些相关文献后，感觉在自动驾驶这个热点方向上应用大语言模型，也将是一个很有前途的方向。
这里AIGCer分享一个基于大语言模型的自动驾驶规划任务新框架LaMPilot。它重新思考规划任务为一个利用已有的行为原语的代码生成过程。这种方法旨在解决解释和执行用户指令（如“overtakethecarahead”）的难题，这些指令通常会给现有框架带来困难。LaMPilot基准，专门设计用于定量评估大语言模型（LLMs）在将人类指令转化为可执行驾驶策略方面的效力。然后，又评估了一系列最先进的代码生成语言模型在LaMPilot基准任务上的表现。实验结果显示，GPT-4在人类反馈的支持下，实现了令人印象深刻的92.7%的任务完成率和0.9%的最小碰撞率。
引言
在复杂的交通场景中做出明智的决策对于自动驾驶汽车至关重要。这需要有交通常识以及对周围环境理解的知识。因此，由于其对世界的全面了解和强大的推理能力，大语言模型（LLMs）在自动驾驶中的应用，特别是在决策和运动规划中，正在获得越来越多的
