本研究提出了一种动态估计令牌预算的推理框架，旨在提高大语言模型的令牌使用效率，降低成本，并在仅轻微影响性能的情况下实现效率与准确性的平衡。

本文提出了一种基于点云数据和自监督学习的动态估计框架，旨在高效准确地估计自动驾驶汽车与其他交通参与者的相对运动状态。研究表明，该方法在自监督场景流学习方面表现优异，能够在复杂城市环境中实现安全导航。