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CoT-Drive: 利用大型语言模型和链式思维提示进行高效的自动驾驶运动预测
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出CoT-Drive，通过大型语言模型和链式思维提示，提升自动驾驶中的运动预测准确性。采用知识蒸馏策略，将场景理解能力转移至轻量级模型，实现实时操作，显著增强复杂交通环境中的预测准确性和鲁棒性。
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关键要点
- 本研究提出CoT-Drive，旨在提升自动驾驶中的运动预测准确性。
- CoT-Drive利用大型语言模型和链式思维提示。
- 采用知识蒸馏策略，将场景理解能力转移至轻量级模型。
- 实现实时操作，增强复杂交通环境中的预测准确性和鲁棒性。
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