通过提示查询生成模块和任务感知适配器，大一统框架VimTS在不同任务间实现更好的协同作用，显著提升了模型的泛化能力。该方法在多个跨域基准测试中表现优异，尤其在视频级跨域自适应方面，仅使用图像数据就实现了比现有端到端视频识别方法更高的性能。
本文介绍了特斯拉全自动驾驶FSD V12新版本的颠覆性变化，采用了端到端的AI大模型，取代了以往的Rule-base方案。
与之前的版本相比，GPT-4o最大改进在于它在整合方面的精细度，它将所有模态集成在一个端到端的模型中（All in One）。
首个AI软件工程师一亮相，直接引爆整个科技圈。只需一句指令，它可端到端地处理整个开发项目。
现在，为了实现相同的目标，我们有两个最著名的库，即 Haystack 和 LangChain，它们可以帮助我们创建基于大语言模型的端到端应用程序或流程。
自动驾驶中的大模型处理作为当前 AI 领域最为火热的前沿趋势之一，可赋能自动驾驶领域的感知、标注、仿真训练等多个核心环节。同时，也可以有效的提升感知精确度，有利于后续规划控制算法的实施，促进端到端自动驾驶框架的发展。
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区别于其他智库和研究机构，量子位智库基于量子位长期以来对AI及其他前沿科技的追踪报道，积累了数年对前沿科技的深入洞察。
从设计、编码到测试、部署，甚至是运维……软件开发的整个流程，可以通通交给AI了！一款覆盖软件开发全生命周期的端到端AI智能助手，让分散的软件开发操作变得集成化、智能化。
Buddy Compiler 端到端 LLaMA2-7B 推理示例已经合并到 buddy-mlir仓库[1]主线。我们在 Buddy Compiler 的前端部分实现了面向 TorchDynamo 的第三方编译器，从而结合了 MLIR 和 PyTorch 的编译生态。
