Основні поняття
自動運転技術における世界モデルの重要性と将来展望を探る。
Анотація
自動運転技術における世界モデルの進化と挑戦に焦点を当て、長期的なメモリ統合やシミュレーションから実世界への一般化、倫理的懸念などが取り上げられました。これらの課題に対処するためには、AI研究の進歩と倫理的枠組み、革新的な計算ソリューションを組み合わせた多面的アプローチが必要です。さらなる研究と異なる分野間での協力が必要です。
Статистика
2018年、World modelsは未監督学習で空間と時間表現を学ぶ最初のワールドモデルを先駆けました。
DreamerV1は解析価値勾配を伝播して効率的なポリシー学習を実現しました。
DriveDreamerはnuScenesデータセットでトレーニングされ、より正確な制御を可能にしました。
GAIA-1はビデオ、テキスト、アクション入力を使用して現実的なドライブビデオを生成するAIモデルです。
MILEはCARLAからオフラインデータセットでダイナミクスモデルとドライブ行動を共同で学びます。
Цитати
"この調査では、自動運転技術における世界モデルの進化と挑戦に焦点が当てられています。"
"これらの課題に対処するためには、AI研究の進歩と倫理的枠組み、革新的な計算ソリューションを組み合わせた多面的アプローチが必要です。"