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Enhancing Autonomous Driving Systems with On-Board Large Language Models
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种结合模型预测控制器和车载大语言模型的混合架构，以提升自主驾驶系统在复杂驾驶场景中的决策和人机交互能力，显著提高了推理准确性和控制适应性，支持实时部署。
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关键要点
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传统神经网络在处理复杂驾驶场景时存在局限性。
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提出了一种结合模型预测控制器和车载大语言模型的混合架构。
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该架构增强了自主驾驶系统的决策和人机交互能力。
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研究表明，该框架在推理准确性和控制适应性上显著提高。
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该研究为自主驾驶系统的实时部署提供了实用性支持。
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