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Mímir
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AI研究人员通过新的数据、规划和故障处理技术推动自动驾驶发展
研究人员在端到端自动驾驶系统方面取得了多项进展，重点关注改进数据扩展、实时规划和处理系统故障。一项研究探讨了模仿学习的数据扩展定律，发现虽然数据量会影响性能，但数据质量和场景覆盖范围至关重要，尤其是在闭环模拟中。另一项创新ConsistencyPlanner利用一致性模型进行实时、多模态轨迹生成，提高了复杂交通环境下的安全性。此外，一个名为TakeAD的偏好优化框架利用系统接管数据来提高关键情况下的性能，弥合了开环训练和闭环部署之间的…
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新的 Gap-K% 方法可检测 LLM 预训练数据
研究人员开发了一种名为 Gap-K% 的新方法来检测大型语言模型中使用的预训练数据。该技术分析模型最高预测与实际目标标记之间的差距，利用训练期间受到惩罚的梯度信号。通过结合局部标记相关性，Gap-K% 在 WikiMIA 和 MIMIR 等基准测试中表现明显优于现有方法，为识别训练数据提供了一种更稳健的方法。