1200行提示泄露!谷歌无人车里的Gemini,活得比打工人还憋屈
1200行提示泄露!谷歌无人车里的Gemini,活得比打工人还憋屈1200行泄露代码揭开真相:在Waymo的自动驾驶铁盒子里,无所不能的Gemini不仅被禁止碰方向盘,还被迫变成了一个会讲冷笑话的卑微陪聊。
1200行泄露代码揭开真相:在Waymo的自动驾驶铁盒子里,无所不能的Gemini不仅被禁止碰方向盘,还被迫变成了一个会讲冷笑话的卑微陪聊。
北京大学团队提出了一种新的视觉语义场景补全方法HD²-SSC,用于从多视角图像重建三维语义场景。该方法通过高维度语义解耦和高密度占用优化,解决了现有技术中二维输入与三维输出之间的维度差异,以及人工标注与真实场景密度差异的问题,从而实现更准确的语义场景补全。
自动驾驶数据荒怎么破?
近日,来自引望智能与复旦大学的研究团队联合提出了一个面向自动驾驶的新一代大模型 ——Percept-WAM(Perception-Enhanced World–Awareness–Action Model)。该模型旨在在一个统一的大模型中,将「看见世界(Perception)」「理解世界(World–Awareness)」和「驱动车辆行动(Action)」真正打通,形成一条从感知到决策的完整链路。
本科毕业于北大工学院,早期研究聚焦于自动驾驶;博士后期间在卡内基梅隆大学,利用强化学习解决核聚变反应堆控制问题。陈佳玉的科研生涯,始终围绕着复杂系统的智能控制展开。
当今自动驾驶模型越来越强大,摄像头、雷达、Transformer 网络一齐上阵,似乎什么都「看得见」。但真正的挑战在于:模型能否像人一样「想明白」为什么要这么开?
在自动驾驶领域,VLA 大模型正从学术前沿走向产业落地的 “深水区”。近日,特斯拉(Tesla)在 ICCV 的分享中,就将其面临的核心挑战之一公之于众 ——“监督稀疏”。
智能汽车、自动驾驶、物理AI的竞速引擎,正在悄然收敛—— 至少核心头部玩家,已经在最近的ICCV 2025,展现出了共识。
在北京时间凌晨举办的英伟达 GTC 大会上,黄仁勋用一系列人类历史创新的剪影开场,并把英伟达与 AI 创新直接拔高定调为「下一个阿波罗时刻」。除了展示下一代超级芯片 Vera Rubin,黄仁勋还大谈 6G、量子计算,机器人和自动驾驶,同时宣布要投资新的巨头,舞台大屏上英伟达的「合作」对象名单可以说是密密麻麻。
Meta开源DepthLM,首证视觉语言模型无需改架构即可媲美纯视觉模型的3D理解能力。通过视觉提示、稀疏标注等创新策略,DepthLM精准完成像素级深度估计等任务,解锁VLM多任务处理潜力,为自动驾驶、机器人等领域带来巨大前景。