这里有一群奋斗在自动驾驶量产第一线的小伙伴等你加入1: 端到端自动驾驶 VS 模仿学习
就目前来看只靠模仿学习来做端到端自动驾驶的方案存在着先天的不足。
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在这里给大家推荐一个帖子有关模仿学习局限性的探讨。https://zhuanlan.zhihu.com/p/717288142。当然也有两篇最新的内容HE-Drive, 和Hydra-MDP。关于这两篇论文的详细解读已经上传到自动驾驶之星知识星球！
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2:扩散模型入门资料
在自动驾驶和具身智能领域，扩散方法正逐渐成为提升系统性能和智能体交互能力的关键技术。
自动驾驶系统依赖于精确的感知能力来理解其周围环境。扩散模型，通过模拟数据生成的随机过程，已被证明在处理多传感器融合数据、3D目标检测和基于BEV（鸟瞰视角）的语义分割等任务中非常有效。例如，DifFUSER模型结合了扩散模型和3D目标检测器，有效缓解了小目标和遮挡问题，提升了BEV感知的性能。
具身智能体需要全面感知环境并理解物理世界的规律，以便更自然地与人类互动并可靠地执行任务。扩散模型通过模拟和逆向扩散过程，有助于具身智能体在物理或虚拟环境中进行感知、理解和导航，从而提升其交互能力。
具身智能仿真平台对于智能体的训练和评估至关重要。扩散模型可以在仿真平台中生成逼真的环境和交互场景，提供用于训练和评估的数据，以及算法比较的标准化基准。这些仿真环境需要考虑环境的物理特性、对象的属性及其相互作用，扩散模型能够提供这样的逼真模拟环境。
扩散模型在处理特征集中在低密度区域的非常规数据或样本量较少的情况时，展现出了优化和适应性研究的显著进展。通过在每个时间步引入额外的分类器来优化采样过程，扩散模型能够更有效地在低密度区域生成高质量的样本。
扩散模型通过各种创新方法优化时间步长和采样过程，减少所需的采样步骤并加快模型的生成速度。例如，通过引入对角和完全协方差来优化时间步长，显著提升了DDPM生成效率的同时保持了生成样本的质量。
在降低KL散度以优化反向去噪过程方面，扩散模型通过动态规划算法融入模型中，实现了对反向去噪过程的优化。这种方法允许模型在保持生成质量的同时，找到最优的推理路径，提升了推理过程的效率和效果。
扩散方法在自动驾驶和具身智能中扮演着重要角色，它通过生成高质量的数据样本，提高感知任务的性能，增强与环境的交互能力，并在仿真平台构建中提供逼真的模拟环境。同时，扩散模型还在处理特殊数据类型、提高生成质量和效率、降低KL散度等方面展现出了显著的研究进展。随着技术的不断进步，我们期待扩散方法在未来的自动驾驶和具身智能领域发挥更大的作用
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扩散方法将会在自动驾驶和具身智能中发挥着重要的作用。在此给大家推荐一下吴恩达老师出的扩散模型的入门视频，并配有代码！
综述：扩散模型（Diffusion Models）的应用全景及发展方向
首个以人类行为端对端自动驾驶系统HE-DRIVE：基于扩散模型实现OpenScene轨迹规划最新SOTA
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3: 提示工程入门视频
提示工程（Prompt Engineering）是一门新兴的学科，它关注于如何有效地设计与优化提示词（Prompt），以便在不更新模型权重的情况下，引导大型语言模型（LLM）产生期望的输出结果。这项技术在不同的模型之间可能存在显著差异，因此需要大量的实验和探索。
提示工程的核心在于理解并利用大型语言模型的内部机制，通过精心设计的输入提示来影响模型生成文本的概率分布。这些提示词可以看作是语义特征的显式表达，它们在限定领域内可能存在一些通用的表达方式。提示工程的效果在不同模型间可能有很大差异，因此需要大量的试验和启发式方法来优化提示词。
在实际应用中，提示工程可以帮助改善大语言模型的性能，特别是在自然语言处理任务和生成性任务中，如文本生成、答案生成、文章写作等。基本方式包括Zero-shot Prompting和Few-shot Prompting。Zero-shot Prompting涉及将任务输入模型，而不提供任何示例来表明所需的输出。Few-shot Prompting则是通过提供少量高质量的示例，包括目标任务的输入和期望输出，帮助模型更好地理解人类意图和生成准确输出的标准。
总的来说，提示工程是与大模型交互的重要方式，它通过精心设计的提示词来引导模型的行为，以达到期望的输出结果。随着大模型技术的不断进步，提示工程在AI领域的应用将越来越广泛。
视频链接：https://www.youtube.com/watch?v=J2lQSe4hcLM
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