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    DriveTransformer：GPT式Scalable端到端自动驾驶

    主讲人：贾萧松 | 上海交通大学博士生

    • 开课时间

      2025.02.27 20:00

    • 课程时长

      100分钟

    • 学习人数

      769人次学习

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    DriveTransformer：GPT式Scalable端到端自动驾驶

    当前端到端自动驾驶架构的串行设计导致训练稳定性问题，而且高度依赖于BEV，严重限制了其Scale Up潜力。在我们ICLR2025工作DriveTransformer中，不同于以往算法Scale Up Vision Backbone，我们设计了一套以Decoder为核心的无需BEV的大一统架构。在Scale Up提出的类GPT式并行架构后，我们发现训练稳定性大幅提高，并且增加参数量对于决策的收益优于Scale Up Encoder。在大规模的闭环实验中，通过Scale Up新架构到0.6B，我们实现了SOTA效果。本篇论文另外两名共一游浚琦和张致远为交大的大二、大三本科生。

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