Это исследование искусственного интеллекта из Китая представляет полную оценку последней версии визуальной языковой модели GPT-4V(ision) и её применение в сценариях автономного вождения.

Обзор последней версии визуальной языковой модели GPT-4V(ision) от китайских исследователей и ее применение в автономном вождении

“`html

Команда исследователей из Шанхайской лаборатории искусственного интеллекта, GigaAI, Восточно-Китайского нормального университета, Китайского университета Гонконга, WeRide.ai оценивает применимость модели GPT-4V(ision), модели визуального языка, в сценариях автономного вождения. GPT-4V демонстрирует превосходную производительность в понимании сцены и причинно-следственном рассуждении, показывая потенциал в обработке разнообразных сценариев и распознавании намерений. Остаются сложности в определении направления движения и распознавании светофоров, подчеркивающие необходимость дальнейших исследований и разработки. Исследование раскрывает перспективные возможности GPT-4V в реальных ситуациях вождения, выявляя конкретные направления для улучшения.

Исследование оценивает GPT-4V(ision) в контексте автономного вождения, изучая его понимание сцены, принятие решений и вождение. Комплексные испытания демонстрируют превосходную производительность GPT-4V в понимании сцены и причинно-следственном рассуждении по сравнению с существующими системами. Несмотря на преимущества, остаются сложности в таких задачах, как определение направления движения и распознавание светофоров, что требует дальнейших исследований и разработки для улучшения возможностей автономного вождения. Результаты подчеркивают потенциал GPT-4V, уделяя внимание необходимости устранения конкретных ограничений путем продолжения исследований и улучшения.

Традиционные подходы к автономным транспортным средствам сталкиваются с трудностями в точном восприятии объектов и понимании намерений других участников дорожного движения. Модели визуального языка обещают решить эти проблемы, но их применение в автономном вождении ограничено их неспособностью обрабатывать визуальные данные. Появление GPT-4V создает возможность улучшить понимание сцены и причинно-следственное рассуждение в автономном вождении. Цель исследования – всесторонно оценить возможности GPT-4V в распознавании различных условий и принятии решений в реальных ситуациях вождения, предоставляя основополагающие идеи для будущих исследований в области автономного вождения.

• «Это исследование искусственного интеллекта от Adobe предлагает модель крупномасштабной реконструкции (LRM), которая предсказывает 3D-модель объекта по одному входному изображению в течение 5 секунд».
• Исследователи разрабатывают твердотельный тепловой транзистор для более эффективного управления теплом.
• Исследователь из Google Quantum AI достигает прорыва в управлении утечками для масштабируемой коррекции ошибок в квантовых вычислениях.

Подход обеспечивает исчерпывающую оценку GPT-4V(ision) в контексте сценариев автономного вождения. Комплексные испытания оценивают возможности GPT-4V в понимании дорожных сцен, принятии решений и выполнении функций водителя. Задачи включают базовое распознавание сцены, сложное причинно-следственное рассуждение и принятие решений в реальном времени в различных условиях. Оценка использует отобранный набор изображений и видеороликов из общедоступных источников, симуляции в CARLA и Интернета.

GPT-4V продемонстрировал лучшую производительность в понимании сцены и причинно-следственном рассуждении по сравнению с текущими автономными системами, показывая свой потенциал в обработке сценариев, выходящих за пределы известных данных, распознавании намерений и принятии обоснованных решений в реальных ситуациях вождения. Несмотря на эти преимущества, остаются сложности в определении направления движения, распознавании светофоров, привязке к визуальным данным и пространственном рассуждении. Оценка указывает на превосходство возможностей GPT-4V в сравнении с существующими системами, предоставляя основу для будущих исследований в области автономного вождения.

Исследование тщательно оценивает GPT-4V(ision) в сценариях автономного вождения, раскрывая его превосходную производительность в понимании сцены и причинно-следственном рассуждении по сравнению с существующими системами. GPT-4V демонстрирует потенциал в обработке процедур, выходящих за пределы известных данных, распознавании намерений и принятии обоснованных решений в реальных ситуациях вождения. Несмотря на эти преимущества, остаются сложности в определении направления движения, распознавании светофоров, привязке к визуальным данным и пространственном рассуждении.

Исследование признает необходимость дополнительных исследований и разработок, в частности в решении проблем, связанных с определением направления движения, распознаванием светофоров, привязкой к визуальным данным и пространственным рассуждением. Отмечается, что самая последняя версия GPT-4V может давать различные ответы по сравнению с результатами тестирования, представленными в данном исследовании.

“`