Hardware-in-the-loop simulation
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LLM辅助框架自动化自动驾驶系统测试
研究人员开发了FaultGene，一个使用大型语言模型（LLMs）自动创建故障增强测试用例来验证自动驾驶系统的新框架。该方法通过实现硬件在环（HIL）验证，解决了纯物理或模拟测试的局限性。FaultGene接收现有的驾驶场景和故障规范，生成可执行的测试，以捕捉硬件故障的影响，提高测试覆盖率和效率。
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AI在汽车软件和车辆动力学研究中的进展
两篇最新的arXiv论文探讨了AI在不同领域的先进应用。第一篇论文详细介绍了一个由AI驱动的工具链，该工具链利用大型语言模型和模型驱动工程来自动化软件定义汽车（SDV）的汽车软件开发，旨在提高自动化程度和质量保证。第二篇论文介绍了一种名为“Sensitivity-Orthogonal Residual Learning”的新型机器学习技术，旨在通过解耦估算来提高车辆侧滑和转弯刚度的估算精度。
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HiFi-LLP 预测器以置信度指标加速硬件感知神经架构搜索 · 跟踪 2 个来源
研究人员开发了 HiFi-LLP，这是一种新颖的延迟预测器，旨在加速边缘设备上深度神经网络的硬件感知神经架构搜索 (HW-NAS)。该预测器利用图注意力网络并包含一个置信度指标，以提高准确性并减少对广泛硬件在环测试的需求。HiFi-LLP 在 LatBench 数据集上表现出比现有特定平台预测器更高的相关性和准确性。一个混合 NAS 框架利用 HiFi-LLP 的置信度分数选择性地使用硬件反馈，从而在保持具有竞争力的结果的同时显著加快搜索过程。