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作者 | Model 编辑 | 自动驾驶Daily 原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/5831479242 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我-> 领取近15个自动驾驶方向路线 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 微信扫描以下二维码， 『自动驾驶之心知识星球』 ， 国内最专业的技术和求职交流社区， 和3500人一起卷赢 Paper：SEPT: TOWARDS EFFICIENT SCENE REPRESENTATIONLEARNING FOR MOTION PREDICTION Code：暂没开源 作者or机构：清华 0 Motivation 受预训练大型语言模型启发，本文侧重于轨迹预测的预训练，主要就是encoding部分。作者认为目前的轨迹预测模型中的encoder模块主要是agent-ageng交互，map-map交互，agent-map交互，这类方式不仅计算量大而且也并没有做到真正的场景理解，于是作者提出了STEP，agent和map各自编码之后直接进行交互，最后接decoder模块出轨迹。本文的整个框架非
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