们使用两种具有代表性的 方法进行
简而言之，现有模拟器普遍使用 、 等游戏引擎来渲染道路、车辆、行人、树木等设计资产，而自动驾驶车辆看到的视图与像素级渲染的资产不同。 神经辐射场 的最新进展使得能够从 图像重建 世界。这对于弥合自动驾驶模拟中的模拟与真实差距可能有用。然而，现有的 方法受到道路测试日志数据提供的数据有限的影响，这可能会导致结果不令人满意，特别是当相机姿态偏离轨迹时；当从偏离的视图合成图像时，无法保证语义一致性。我们在所有神经辐射方法中都在这种数据条件下观察到这个问题。我们在 上的工作引入了一个巧妙的概念，将地图先验融入神经辐射场中以进行驾驶视图模拟。我们提出的工作使用地图先验（在自动驾驶模拟中很容易获得）来协助 的构建，以合成高质量的偏差视图。我们建议使用具有不确定性调节的多视图一致性来监 电话号码列表 督地面密度。该策略令人惊讶地提高了模拟质量，并且可插入大量 方法。 该论文已被 年 智能机器人与系统国际会议接收。这项工作对自动驾驶和感知领域做出了重大贡献。 演示所提议的 的视频 可以在以下网址观看： 。查看论文。
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通过分数自适应学习提高交互式强化学习的反馈效率 （来自人类反馈的强化学习）是构建大型语言模型的重要单元，它解决了从人类反馈中学习奖励模型（ ）的复杂问题。 在 国际智能机器人与系统会议上，百度 提出了一种新方法，利用人类提供的分数代替成对偏好来提高交互式强化学习的反馈效率。分数方法的自适应学习将交互式学习推向了新的高度。查看论文： 。 深入研究室外神经辐射场的深度先验 神经辐射场 在视觉和图形任务中表现出了令人印象深刻的性能，例如新颖的视图合成和沉浸式现实。
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