[2023-12-21]2023博客之星候选--码龄赛道--4-5年

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51c自动驾驶~合集57 多目标多头蒸馏模块：我们看到轨迹模仿学习之后的轨迹还过了其他的MLP，这就是其他头，它的目标也是不一样的，第一个是跟碰撞相关的，第二个是跟行驶区域相关的，第三个是跟舒适度相关的，也就是说不同的评判指标都有一个teacher，之前的模仿学习就是人类的teacher，那么这些teacher是怎么来的呢？本文作者提出的新的范式，就是规划模块是多模的输出，同时，目标也是多样性的，即不仅是GT的轨迹也同时引入了更多的正样本，由不同的专家给出的。还是那句话，小米汽车的成功，是小米价值观，小米模式，和小米方法论的成功。 阅读详情
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Meta开源AI战略：从Llama模型看工程化落地方法论 大语言模型（LLM）作为当前人工智能基础设施的核心形态，其价值不仅在于参数规模与基准测试分数，更取决于能否在真实场景中实现低延迟、低功耗、高可用的工程闭环。Llama系列模型通过三级参数设计（7B/13B/70B）、MoE混合专家架构、端云协同推理与量化部署等关键技术路径，重新定义了开源大模型的工业级标准。它不追求通用智能幻象，而是聚焦社交、终端、广告等高频刚需场景，在安卓手机、WhatsApp、Instagram等十亿级产品中完成静默渗透。这种以算力效率为锚点、以数据飞轮为驱动、以生态卡位为终局的AI落地 阅读详情

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