Transformer

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TRANSFORMER,作词:Kenzie(韩文),T-Crash(中文),作曲: Kenzie / Jonathan Yip /Jonathan Yip / Ray Romulus / Ray McCullough,演唱:EXO。

TRANSFORMER,作词:Kenzie(韩文),T-Crash(中文),作曲: Kenzie / Jonathan Yip /Jonathan Yip / Ray Romulus / Ray McCullough,演唱:EXO。收起

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  • Transformer如何让自动驾驶变得更聪明?
    自动驾驶中常提的Transformer本质上是一种神经网络结构,最早在自然语言处理里火起来。与卷积神经网络(CNN)或循环神经网络(RNN)不同,Transformer能够自动审视所有输入信息,并动态判断哪些部分更为关键,同时可以将这些重要信息有效地关联起来。
    Transformer如何让自动驾驶变得更聪明?
  • Transformer在端到端自动驾驶架构中是何定位?
    Transformer在端到端自动驾驶架构中扮演高级决策与抽象建模的角色,弥补传统模型在复杂语义理解和全局路径推理上的不足。它通过自注意力机制增强序列建模能力和透明性,适用于多模态数据融合和行为预测。然而,实时性和数据一致性的挑战亟待解决,且其可解释性问题影响安全性。总体而言,Transformer提升了系统的智能密度,但还需与其他模块协同工作以确保整体性能和安全性。
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  • 自动驾驶中Transformer大模型会取代深度学习吗?
    近年来,随着ChatGPT、Claude、文心一言等大语言模型在生成文本、对话交互等领域的惊艳表现,“Transformer架构是否正在取代传统深度学习”这一话题一直被持续讨论。特别是在自动驾驶领域,部分厂商开始尝试将多模态大模型(MLLM)引入到感知、规划与决策系统,引发了“传统深度学习是否已过时”的激烈争论。然而,从技术原理、算力成本、安全需求与实际落地路径等维度来看,Transformer与深度学习并非你死我活的替代关系,更像是相互协作的搭档,各自承担着不同但关键的系统职责。
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  • 揭秘大模型的魔法:从嵌入向量说起
    本文将以Transformer架构为核心,深入探讨嵌入向量的生成过程,剖析其背后的“魔法”,并通过代码示例展示如何实现这一过程。
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  • 自动驾驶中一直说的BEV+Transformer到底是个啥?
    在很多车企的自动驾驶介绍中,都会听到一个关键技术,那就是BEV+Transformer,那BEV+Transformer到底是个啥?为什么很多车企在自动驾驶技术中都十分追捧这项技术?其实“BEV(Bird’s Eye View)+Transformer”是两个方向的技术,BEV是一种全新的3D坐标系,而Transformer则是一种深度学习神经网络模型,BEV+Transformer的组合方案在感知、理解和预测方面表现得更为强大,彻底终结了2D直视图+CNN时代。
    自动驾驶中一直说的BEV+Transformer到底是个啥?