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Chinese contentTraffic-VL:80亿参数视觉语言模型实现端到端交通信号控制研究者把仿真画面变成逼真监控图像来训练 8B 视觉语言模型直接控红绿灯,实路口部署三周还跑赢了 Gemini 3 Pro,做法挺有意思。
研究者把仿真画面变成逼真监控图像来训练 8B 视觉语言模型直接控红绿灯,实路口部署三周还跑赢了 Gemini 3 Pro,做法挺有意思。
把车道换向和限速交给一个 transformer 统一调度,仿真里高峰延误砍了九成,交通方向的做法挺有意思。
一家叫 Flox 的公司做了个边缘设备,能认出靠近铁轨和机场的动物,还按物种放不同的声音把它们赶走。
交通仿真器校准和深度 Q-learning 控制共用一套潜空间,基准网络上行程时间最多降 51%,做城市交通优化可以看看。
丰田要用英伟达DRIVE AGX做L2++辅助驾驶,还拿Omniverse仿真工厂、用Megatron-LM训练编程AI,合作面很广。
这篇论文提出了MA-GLTC,通过记忆增强和图液体时间常数网络解决了跨域交通预测的连续动态问题,在5个数据集上平均误差最高降10%。
用算法替代扩建解决高速拥堵,成本低见效快,交通规划者和通勤族值得关注——如果试点成功,未来可能推广到更多拥堵路段。