「端到端自动驾驶」共找到 1050 篇相关文章
特斯拉们,慌了?英伟达智能驾驶实测曝光:仅用一年追平马斯克八年心血
英伟达汽车业务虽仅占总收入1%,但十年积累已成气候。其与Uber合作、推广L2级城市功能,到2028年将实现L3高速公路驾驶,仅用1年几乎追上马斯克的FSD。实测中英伟达自动驾驶表现出色,新系统也有诸多亮点。
端到端语音模型:从语音表征到模型架构
本文整理自阶跃星辰语音模型负责人杨学锐在2025年QCon全球软件开发大会的分享。介绍大模型对语音技术的重塑,涵盖识别、合成等方面;阐述端到端语音模型构建,涉及表征、架构、训推和任务;还提及模型评估方法。
何恺明CVPR最新讲座PPT上线:走向端到端生成建模
今年CVPR闭幕,何恺明现身会场并做了主题为‘走向端到端生成建模’的分享,近日其个人网页上传了该分享PPT。PPT回顾识别模型演进,探讨生成模型能否重演历史,还介绍了MeanFlow方法及成果。
一键式训练端到端Agent,Qwen3+MCP工具集高效集成!
RLFactory是开源的端到端RL后训练框架,将环境与RL后训练解耦,有极致易用、高效训练等特点。它让用户专注奖励逻辑和工具配置,还能提升训练效率,用Qwen3和MCP工具可快速训练DeepSearch模型。
效果、性能双突破,快手OneSug端到端生成式框架入选AAAI 2026
查询推荐是电商搜索关键功能,传统方法有局限。快手提出OneSug端到端生成式框架,统一多阶段,提升效果与效率,成果入选AAAI 2026,已在快手电商全量推广,显著提升多项指标。
推荐大模型来了?OneRec论文解读:端到端训练如何同时吃掉效果与成本
随着AI发展,推荐系统面临诸多问题,快手技术团队提出OneRec,以端到端生成式架构重构推荐系统全链路,在效果与成本上实现突破,已在快手双端服务用户,也有需完善之处。
NVIDIA港大MIT联合推出Fast-dLLM v2:端到端吞吐量提升2.5倍
自回归大语言模型推理效率受限,Fast - dLLM v2 由 NVIDIA、港大、MIT 联合推出。它将预训练 AR 模型适配为能并行解码的 Block - dLLM,用约 1B tokens 微调,端到端吞吐量最高提升 2.5 倍,精度相当。
美团提出首个语音交互GUI智能体,端到端语音训练能力优于传统文本训练
美团和浙大联合推出GUIRoboTron - Speech,这是首个能利用语音指令和屏幕截图端到端决策的自主GUI智能体。它解决了文本依赖问题,团队经多步骤研发,其性能评估表现佳,还给出招聘信息。
WRC整理床铺机器人背后模型曝光!端到端双系统全身智能VLA,仅凭少量微调就能get任务
星海图在2025WRC展示G0模型,可让机器人自主完成铺床任务。其发布端到端双系统全身智能VLA模型G0,结合真机数据集与架构,还构建开放数据集,评测结果优于π0模型,即将开源。
Cursor为Blackwell从零构建MXFP8内核,MoE层提速3.5倍,端到端训练提速1.5倍
Cursor团队从NVIDIA的Hopper H100s升级到Blackwell B200s后遇性能瓶颈,他们回归基础,从零重写MoE训练层,抛弃对现有CUDA库依赖,释放了Blackwell架构潜能,实现MoE层和端到端训练提速。