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FLaRA架构预测未来驾驶场景以进行事故预测
研究人员推出了一种新的预测架构FLaRA，旨在预测驾驶场景中用于事故预测的未来潜在表征。该模型基于视频联合嵌入预测架构（V-JEPA2）构建，通过对观察到的帧进行条件设置来预测即将出现的场景特征。然后，分类器利用这些预测的表征进行事故预测，在Nexar、DAD、DADA-2000和DoTA等基准测试中表现优于现有方法。
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AI智能体利用基础模型执行多样化任务，重点关注工具和规划
Chip Huyen 的最新博文改编自她的著作《AI Engineering》，探讨了智能体的概念，将其定义为能够感知并作用于环境的实体。这些智能体利用基础模型的先进能力，并通过工具进行增强以执行复杂任务。博文还深入探讨了智能体规划、工具选择以及评估其性能和潜在故障模式的方法。