性能提升、成本降低,这是分布式强化学习算法最新研究进展

通过multi-GPU训练设计,每个Trainerworkers都被精确分配到一个GPU设备上,这意味着一个Trainerworkers是训练计算的最小单位。需要注意的是,RL中的策略模型通常很小(见表2),因此在大多数应用中不需要模型并行化。因此,作者在multi-trainer设计中采用了单程序多数据(single-programmulti-data,SPMD)...

从感知、规划来看特斯拉 FSD自动驾驶为何全球遥遥领先

数据端则通过自动化和精准化处理,形成一个闭环的数据系统,为算法训练和优化提供高质量的数据基础。特斯拉FSD系统架构特斯拉的FSD技术在算法端实现了创新的优化,以支持高效的神经网络推理。在感知方面,特斯拉采用了BEV(Bird'sEyeView)+Transformer架构,将2D图像转化为对周围环境的准确3D感知。此外,特斯拉进一步...

【行业观察】基于RFM特征聚类的银联某零售场景用户细分研究

根据RFM模型理论分析方法,各类结果的R、F和M值越高,对应的该类用户可产生的价值就越大,综合而言得到结论如下:一是第2类用户群的用户贡献价值最高,但这类用户在样本中数量最少,仅占整体样本的5.35%,亦符合营销28分论公理;在RFM的特征上,这类用户不仅在该场景下消费间隔短、消费频率高,且消费总金额相对最高,...

2024年5月第四周LLM重要论文总结

MQA和GQA都修改了注意力模块的设计,使得多个查询头可以共享一个键/值头,大幅减少了不同键/值头的数量,同时只对准确度造成最小的影响。论文展示了可以进一步发展多查询注意力,通过在相邻层之间共享键和值头,提出了一种新的注意力设计,称之为跨层注意力(Cross-LayerAttention,CLA)。通过CLA可以再将KV缓存的大小...

汽车自动驾驶算法行业专题:大模型助力,自动驾驶有望迎来奇点

以Apollo感知算法框架为例,其算法包含预处理、神经网络模型、后处理等模块。首先图像预处理主要是对图像进行调整、畸变校正等,使之更符合机器学习的要求。其次分别对红绿灯、车道线、障碍物等特征进行检测,其中红绿灯通过检测边框、颜色等进行进一步的识别;障碍物则经过2D到3D的转换,得出真实的信息坐标...