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大语言模型融合安全交通决策:LLM驱动的交通事故风险建模与决策干预体系
美国交通事故风险居高,传统模型难融合多模态信息。SafeTraffic Copilot 将事故文本化并微调 Llama3,实现事件级预测,并以句子级 Shapley 解释风险因素,表现稳定,可用于风险组合与干预分析。
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1 篇论文解读 · 城市交通、智能优化、人工智能

美国交通事故风险居高,传统模型难融合多模态信息。SafeTraffic Copilot 将事故文本化并微调 Llama3,实现事件级预测,并以句子级 Shapley 解释风险因素,表现稳定,可用于风险组合与干预分析。