DiLu : A Knowledge-Driven Approach to Autonomous Driving ... - GitHub
2023年10月12日 · DiLu is an innovative closed-loop, self-evolving framework, blending common-sense knowledge and memory components with the power of large language models. DiLu consists of four core modules: Environment, Reasoning, Reflection, and Memory.
DiLu: A Knowledge-Driven Approach to Autonomous Driving with …
2023年9月28日 · Leveraging large language models (LLMs) with emergent abilities, we propose the DiLu framework, which combines a Reasoning and a Reflection module to enable the system to perform decision-making based on common-sense knowledge and evolve continuously.
DiLu: 一个知识驱动的LLM自动驾驶方法 - CSDN博客
2024年6月15日 · DiLu可以通过反思模块逐步提高性能，类似于新手成为经验丰富的驾驶员。 反思模块如图所示。 在闭环驾驶任务中，根据驾驶场景记录用作输入的提示，以及LLM为每个决策帧生成的相应决策。
DiLU：首个利用GPT4.0大模型进行知识驱动的自动驾驶框架
导读：DiLU是首个利用GPT3.5和GPT4.0大模型进行自动驾驶决策的框架，它基于知识驱动（Knowledge-Driven）的范式，不仅性能超过基于强化学习的SOTA算法能力，且体现出良好的 泛化能力 和环境迁移能力。©️【深蓝AI】编译
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Based on the knowledge-driven paradigm for autonomous driving systems introduced above, we propose a practical framework called DiLu. DiLu consists of four core modules: Environment, Reasoning, Reflection, and Memory. In particular, the Reasoning module begins by observing the environment and obtaining descriptions of the current scenario.
DiLu: A Knowledge-Driven Approach to Autonomous Driving with …
2023年12月31日 · DiLu: A Knowledge-Driven Approach to Autonomous Driving with Large Language Models. Licheng Wen, Daocheng Fu, Xin Li, Xinyu Cai, Tao Ma, Pinlong Cai, Min Dou, Botian Shi, Liang He, Yu Qiao. Published: 01 Jan 2024, Last Modified: 13 Nov 2024 ICLR 2024 Everyone Revisions BibTeX CC BY-SA 4.0. Loading. About OpenReview;
论文阅读： DiLu: A Knowledge-Driven Approach to Autonomous …
DiLu 由四个核心模块组成：环境、推理、反射和内存。 特别是，推理模块首先观察环境并获取当前场景的描述。 同时，使用提示生成器将该场景描述与从记忆模块检索的类似情况的少数经历相结合。
马作的卢飞快！上海AI Lab发布首个模仿人类学习范式的自动驾驶决策框架DiLu…
2024年1月25日 · DiLu（的卢）是首个基于AI Agent范式的知识驱动自动驾驶框架，其结合了常识知识和大语言模型，通过外挂记忆模块以实现闭环自动驾驶决策制定并拥有持…
DiLu: 一个知识驱动的LLM自动驾驶方法 - 知乎 - 知乎专栏
2024年6月12日 · 9月论文“DiLu: A Knowledge-Driven Approach To Autonomous Driving With Large Language Models“，来自上海AI实验室、华东师大和香港中文大学。 自动驾驶的最新进展依赖于数据驱动的方法，但面临着包括数据集偏…
Extensive experiments demonstrate that the proposed framework DiLu can leverage LLM to make proper decisions for the autonomous driving system. We design a closed-loop driving environment and prove that DiLu can perform better and better with …