AI自动驾驶应用的相关内容

阿里云文档 2025-05-20

RAG

本文详细介绍了如何使用LangStudio构建“Qwen3 + 联网搜索 + RAG的聊天助手”AI应用。该AI应用通过集成实时联网搜索和RAG检索增强，为Qwen3模型提供了额外的联网搜索和特定领域知识库的能力，从而在处理用户输入的问题时，能够结合实时搜索结果和知识库提供更准确的回答。开发者可以基于该模板进行灵活扩展和二次开发，以满足特定场景的需求。

阿里云文档 2025-03-05

基于RDS PostgreSQL与Dify平台构建AI应用

Dify是一款开源的大语言模型（LLM）应用开发平台。它将后端即服务（Backend as Service）与LLMOps理念相结合，使开发者能够迅速构建生产级的生成式AI应用。本文将介绍如何基于RDS PostgreSQL与Dify平台构建智能问答应用。

文章 2024-12-16 来自：开发者社区

AI在自动驾驶汽车中的应用与未来展望

随着人工智能技术的迅猛发展，自动驾驶汽车逐渐从科幻电影中的梦想走向现实。AI在自动驾驶汽车中的应用极大地提升了汽车的智能化水平，不仅提高了驾驶的安全性和舒适性，还为未来的智能交通系统提供了强大的技术支持。本文将详细介绍AI在自动驾驶汽车中的核心应用，并展望其未来发展方向。 1. 环境感知与决策自动驾驶汽车的关键能力之一是环境感知ÿ...

文章 2024-10-31 来自：开发者社区

2024.10｜AI/大模型在机器人/自动驾驶/智能驾舱领域的最新应用和深度洞察

AI/大模型-机器人 1. 大语言模型（LLM）在机器人领域的应用多模态大语言模型（LLM）正逐步被应用于机器人控制和操作任务中。例如，ManipLLM是一种结合多模态输入的大语言模型，能够实现复杂的物体操作任务。这种模型通过学习视觉、语言和物理交互的结合，推动机器人在动态环境中的自主决策能力。这种技术的本质在于，通过LLM与机器人感知能力的结合，提升了机器人对复杂操...

文章 2024-01-31 来自：开发者社区

自动驾驶技术是人工智能（AI）大模型应用的一个重要领域，它涉及多个层面的技术和应用。1. 感知与环境理解目标：提高车辆对周围环境的感知和理解能力。应用：大模型通过对传感器数据（如摄像头、激光雷达、雷达等）的深度学习分析，能够实时识别道路标志、交通标识、行人、车辆、障碍物等，并构建环境地图。这为车辆提供了对周围环境的高度理解，是实现安全自动驾驶的基础。技术：计算机视觉、深度学习、目标检测、语....

文章 2019-09-21 来自：开发者社区

从游戏AI到自动驾驶，一文看懂强化学习的概念及应用

作者：肖智清来源：大数据（ID：hzdashuju）导读：本文介绍人工智能领域中强化学习的基础知识，阐述强化学习的学习方法。强化学习（Reinforcement Learning，简称RL，又译为“增强学习”）这一名词来源于行为心理学，表示生物为了趋利避害而更频繁实施对自己有利的策略。例如，我每天工作中会根据策略决定做出各种动作。如果我的某种决定使我升职加薪，或者使我免遭处罚，那么我在以后的....

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更新时间 2024-12-17 08:38:16

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