
End-to-End-Ansätze für Bewegungsvorhersage werden mit konventionellen Methoden verglichen, um die Leistungsfähigkeit in realen Szenarien zu bewerten.


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Bewegungsvorhersage mit Eingaben aus der realen Welt: Sind End-to-End-Ansätze wettbewerbsfähig?


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Durch den Einsatz großer Sprachmodelle (LLMs) kann das Verständnis des globalen Verkehrskontexts für Bewegungsvorhersageaufgaben verbessert werden, was die Genauigkeit der Vorhersagen erhöht.


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Großsprachliche Modelle zur kontextbewussten Bewegungsvorhersage
