百科

占据栅格网络是自动驾驶感知任务中的一个重要角色，它是一种轻语义重几何的网络模型，能够辅助自动驾驶系统更好地感知 free space，是提升感知能力、形成闭环的关键技术。

解码时重新对齐的核心思想是在解码过程中动态调整模型的对齐，无需重新训练模型，从而节省计算资源并提高研究效率。

三维高斯泼溅技术是一种先进的计算机图形学技术，它在点云渲染、体数据可视化和体积重建等领域有重要应用。这项技术通过将离散的数据点或体素转换为连续的表面或体积表示，以实现更高质量的渲染效果。

影子模式测试是一种在自动驾驶领域中应用的测试方法，主要用于在真实交通环境中对自动驾驶算法进行验证和评估，同时确保不会对驾驶员和周围交通造成干扰。

稀疏度灾难是自动驾驶领域中的一个关键科学问题，指的是在真实驾驶环境中，安全攸关事件的发生概率极低，导致这些事件在驾驶数据中极为稀疏，从而使得深度学习模型难以学习到这些事件的特征。

扩散损失是与扩散模型相关的一种损失函数，用于训练过程中指导模型学习如何逐步去除噪声并恢复数据的原始结构。

长尾挑战 (Long-Tail Challenge) 通常指的是在机器学习和深度学习中遇到的一类问题，特别是在处理视觉识别任务时。

废话比率 (Crapness Ratio) 是一个衡量标准，用于评估大型语言模型（LLM）给出的答案中废话或无效信息的比例。

在人工智能领域，终身学习 (Lifelong Learning) 是指机器通过持续接收新数据和经验，不断更新和改进其知识库和模型的能力。

硬件无关是指软件、应用程序、操作系统或其他类型的系统设计时不依赖于或不特定于任何特定的硬件平台或硬件架构。

LlamaIndex 是一个用于构建索引和查询本地文档的工具，它充当了自定义数据和大型语言模型 (LLMs) 之间的桥梁。

模态生成器是多模态学习系统中的一个关键组件，它的主要作用是生成不同模态的输出，例如图像、视频或音频。

视觉语言地理基础模型是一种专门设计用于处理和分析地球观测数据的人工智能模型。

未来多预测器混合是一种用于时间序列预测的模型组件，它是 TimeMixer 架构的一部分。

PDM 是一种用于时间序列预测的理论概念，它是 TimeMixer 模型的核心组件之一。

MRL 通过优化嵌套的低维向量来学习具有不同粒度的信息，并允许单个嵌入适应下游任务的计算约束。

Hadoop 是一个开源框架，由 Apache 软件基金会开发，用于在普通硬件集群上存储和处理大量数据。

边缘 AI (Edge AI) 是指将 AI 算法和 AI 模型直接部署在传感器或 物联网 (IoT) 设备等本地边缘设备上，从而实现实时数据处理和分析，而无需不断依赖云基础设施。 简单来说，边缘 AI 是指边缘计算与人 […]

开源项目、产品或计划拥抱并推崇开放交流、协作参与、快速原型设计、透明度、精英管理和面向社区的开发原则。

神经形态计算是一种计算机设计和制造以模仿人类大脑结构和功能的过程，旨在通过这种方式使用人工神经元和突触来处理信息。

函数调用 (Function Calling) 是编程中的一个基本概念，指的是在程序执行过程中，通过调用一个已经定义的函数来执行特定的任务。

脉冲神经网络 (SNN) 是神经科学和人工智能的交叉点，是一种神经网络模型，能够模拟大脑中生物神经元的行为。

有限元模型（Finite Element Model，FEM）是一种数值计算方法，它通过将连续的物理结构离散化成有限数量的小部分，即 “元素”，来近似模拟实体的物理行为。这些元素可以是一维的线单元、二维的面单元或三维的体 […]

上下文位置编码是一种新型的位置编码方法，它允许位置信息根据上下文条件进行变化。