論文の概要: Applications of Large Scale Foundation Models for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.12144v7
• Date: Fri, 5 Jan 2024 01:58:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-08 17:54:39.207508
• Title: Applications of Large Scale Foundation Models for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 大規模基礎モデルの自律運転への適用
• Authors: Yu Huang, Yue Chen, Zhu Li
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)とチャットシステム、例えばチャットGPTやPaLMは、自然言語処理(NLP)において人工知能(AGI)を実現するための有望な方向性として急速に現れつつある。 本稿では、シミュレーション、世界モデル、データアノテーションと計画、E2Eソリューションなどに分類される、自動運転に応用された基礎モデルとLLMの技術について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.651585322658686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Since DARPA Grand Challenges (rural) in 2004/05 and Urban Challenges in 2007, autonomous driving has been the most active field of AI applications. Recently powered by large language models (LLMs), chat systems, such as chatGPT and PaLM, emerge and rapidly become a promising direction to achieve artificial general intelligence (AGI) in natural language processing (NLP). There comes a natural thinking that we could employ these abilities to reformulate autonomous driving. By combining LLM with foundation models, it is possible to utilize the human knowledge, commonsense and reasoning to rebuild autonomous driving systems from the current long-tailed AI dilemma. In this paper, we investigate the techniques of foundation models and LLMs applied for autonomous driving, categorized as simulation, world model, data annotation and planning or E2E solutions etc.
• Abstract（参考訳）: 2004/05年のDARPA Grand Challenges、2007年のUrban Challenges以来、自動運転はAIアプリケーションの最も活発な分野となっている。 近年,大規模言語モデル (LLM) を基盤として,チャットGPT や PaLM などのチャットシステムが出現し,自然言語処理 (NLP) において人工知能 (AGI) を実現するための有望な方向となった。 自動運転の改革にこれらの能力を使うことは自然な考えだ。 llmを基礎モデルと組み合わせることで、人間の知識、常識、推論を利用して、現在のロングテールのaiジレンマから自動運転システムを再構築することができる。 本稿では、シミュレーション、世界モデル、データアノテーションと計画、E2Eソリューションなどに分類される、自動運転に応用された基礎モデルとLLMの技術について検討する。

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