本文探讨大型语言模型（LLM）在自动驾驶系统中的应用，强调其推理、解释和记忆能力。研究表明，LLM能够有效处理复杂驾驶场景，提高决策的准确性和安全性，并在个性化驾驶体验和遵守交通规则方面表现优异，推动自动驾驶技术的发展。

本文介绍了一种基于深度学习的自动驾驶变道预测方法，旨在提高道路安全。个性化变压器编码器通过分析个性化驾驶行为，使决策预测准确性提高3.7%至21.6%。利用LSTM模型和HighD数据集，车道变更预测准确率提升至59.15%-92.43%。研究还探讨了深度强化学习在优化变道策略中的应用，展示了其有效性和安全性。