English(EN) DriveCode: Domain Specific Numerical Encoding for LLM-Based Autonomous Driving

新的DriveCode方法提升了LLM在自动驾驶领域的精度

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-04 04:00

研究人员开发了DriveCode，一种新的数值编码方法，旨在提高大型语言模型（LLM）在自动驾驶系统中的性能。传统的LLM由于分词限制，在精确数值推理方面存在困难。DriveCode通过将数字映射到LLM隐藏空间中的专用嵌入来解决这个问题，从而能够更好地将数值数据与视觉和文本信息集成。在OmniDrive、DriveGPT4和DriveGPT4-V2等数据集上的评估表明，DriveCode能够增强轨迹预测和控制信号生成。 AI

影响这种新的编码方法有可能使LLM实现更精确的数值推理，从而带来更安全、更强大的自动驾驶系统。

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Zhiye Wang, Yanbo Jiang, Rui Zhou, Bo Zhang, Fang Zhang, Zhenhua Xu, Yaqin Zhang, Jianqiang Wang · 2026-08-04 04:00

DriveCode：基于LLM的自动驾驶的领域特定数值编码

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