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以对象级别知识将世界划分为 Token，以解决自动驾驶中的长尾事件
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原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了大型语言模型（LLM）在自动驾驶中的应用，提出通过结合多模态提示和强化学习来提升自动驾驶性能。研究表明，LLM具备推理、解释和记忆能力，能够处理复杂驾驶场景，改善决策过程，增强安全性和效果。此外，LMDrive框架展示了与人类指令的有效互动，推动了基于语言的闭环自动驾驶研究。
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关键要点
- 结合大型语言模型（LLMs）与强化学习的混合端到端学习框架可以提高自动驾驶性能。
- LLMs在处理高分辨率多视图图像和时空建模方面表现出色，证明了其在自动驾驶中的可靠性。
- 传统的基于规则的自动驾驶系统无法应对复杂情况，LLMs具备推理、解释和记忆能力，能够改善决策过程。
- 通过离散序列建模，研究了动态驾驶场景的挑战，模型在真实性和互动度上超越了先前的工作。
- Talk-to-Drive框架通过处理人类口头指令，实现个性化的安全、高效和舒适的自主驾驶决策。
- LMDrive框架整合多模态传感器数据和自然语言指令，促进了基于语言的闭环自动驾驶研究。
- 提出了一种新的对象级多模态语言模型体系结构，提高了驾驶情境的上下文理解能力。
❓
延伸问答
大型语言模型如何提高自动驾驶性能？
大型语言模型通过结合多模态提示和强化学习，能够改善决策过程，增强安全性和效果。
LMDrive框架的主要功能是什么？
LMDrive框架整合多模态传感器数据和自然语言指令，促进基于语言的闭环自动驾驶研究。
Talk-to-Drive框架如何实现个性化驾驶？
Talk-to-Drive框架通过处理人类口头指令并结合上下文信息，做出个性化的安全、高效和舒适的自主驾驶决策。
传统自动驾驶系统面临哪些挑战？
传统基于规则的自动驾驶系统无法应对复杂情况，而大型语言模型具备推理、解释和记忆能力，可以改善这些问题。
如何评估大型语言模型在自动驾驶中的可靠性？
通过在nuScenes数据集上进行高分辨率多视图图像和时空建模的实验，证明了3D-tokenized LLM在自动驾驶中的可靠性。
新提出的对象级多模态语言模型体系结构有什么优势？
该体系结构通过将向量化数值模态与预训练的语言模型相结合，提高了驾驶情境的上下文理解能力。
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