与传统依赖车辆单独采集数据的方式不同，车路云一体化系统能够收集到更庞大的数据量与更丰富的数据类型，比如路口车流、红绿灯信息、超视距路况等，不仅大幅拓宽了训练数据的广度与深度，还显著加速了自动驾驶模型的学习效率与精确度，为实现更高水平的自动驾驶奠定坚实基础/时光网：澳门资料大全正版资料2024年免费。
在利用大型语言模型（LLMs）进行指令微调以生成文本形式的时空预测时/时光网：澳门资料大全正版资料2024年免费，面临两大挑战。首先，这类预测任务依赖于数值型数据，其结构和规律与LLMs所擅长处理的自然语言（侧重于语义和语法）存在差异。其次，LLMs通常采用多分类损失函数进行预训练，以预测文本中接下来的单词，这与需要输出连续数值的回归问题有所区别。
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