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SenseRAG：构建具备主动查询能力的环境知识库以支持基于LLM的自动驾驶
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本研究利用大型语言模型的上下文推理能力，构建实时多模态传感器数据知识库，并提出主动检索增强生成方法，显著提升自动驾驶的感知与预测性能。
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关键要点
- 本研究解决了自动驾驶中增强情境意识的迫切需求。
- 利用大型语言模型（LLMs）的上下文推理能力，构建实时的多模态传感器数据知识库。
- 提出的主动检索增强生成（RAG）方法显著改善了感知和预测性能。
- 该方法为下一代自动驾驶系统的安全性、适应性和决策能力提供了有效支持。
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