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复杂交通感知:大模型动态提示与场景构建方法
面对自动驾驶长尾数据稀缺与模型部署难题,本文提出“动态提示+混合场景+模型轻量化”统一框架,通过迭代提示优化、自采集数据挖掘及合成场景生成,结合知识蒸馏和量化技术,大幅提升大模型在复杂交通环境下的感知能力并实现高效部署。
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1 篇论文解读 · 城市交通、智能优化、人工智能

面对自动驾驶长尾数据稀缺与模型部署难题,本文提出“动态提示+混合场景+模型轻量化”统一框架,通过迭代提示优化、自采集数据挖掘及合成场景生成,结合知识蒸馏和量化技术,大幅提升大模型在复杂交通环境下的感知能力并实现高效部署。