Transformer_Transformer是什么意思

Transformer如何让自动驾驶大模型获得思考能力？

在谈及自动驾驶时，Transformer一直是非常关键的技术，为何Transformer在自动驾驶行业一直被提及？先说结论，Transformer之所以在自动驾驶领域被频繁提到，并被广泛推崇，主要是因为这种架构在处理多源、高维、长时序的数据时，天然具备很多有利属性，它能高效建模远距离依赖、方便做多模态融合、易于并行训练、便于做大规模预训练与迁移学习，并且能够用比较统一的架构去承担感知、跟踪、预测乃

智驾最前沿

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02/02 09:46

自动驾驶 Transformer

RockAI CMO邹佳思：端侧智能如何通过「原生记忆」与「自主学习」，完成从工具迈向伙伴的人机关系

端侧智能取代Transformer走向尽头，AI发展迎来新机遇。端侧智能通过本地私有化部署的AI模型实现设备间的智能互联，避免云端参与，节省成本并保障隐私。端侧智能的核心在于设备端的自主进化和学习能力，而非单纯依赖大规模参数的云端模型。随着端侧智能的发展，设备间协作将成为实现群体智能的关键途径，推动AI技术在日常生活的深入应用。

雷锋网

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2025/12/22

端侧AI Transformer

RockAI CMO邹佳思：端侧智能如何通过「原生记忆」与「自主学习」，完成从工具迈向伙伴的人机关系

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。

智驾最前沿

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2025/11/17

自动驾驶 Transformer

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。

智驾最前沿

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2025/08/16

自动驾驶端到端

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。

智驾最前沿

1076

2025/08/14

自动驾驶深度学习

Transformer

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