大语言模型遇上自动驾驶：AsyncDriver如何巧妙解决推理瓶颈？

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🫱点这里加入16个细分方向交流群（🔥推荐）🫲 导读 这篇论文提出了AsyncDriver框架，致力于解决大语言模型在自动驾驶领域应用中的关键挑战。论文的主要创新点在于提出了大语言模型和实时规划器的异步推理机制，实现了在保持性能的同时显著降低计算开销。通过设计场景关联指令特征提取模块和自适应注入模块，该框架能够有效融合多模态信息并无缝集成到现有规划器中。在nuPlan具有挑战性的场景评测中，AsyncDriver展现出优异的闭环性能，实验结果表明即使在较大的推理间隔下仍能保持稳定表现。对于关注自动驾驶与大模型结合的研究者来说，这篇论文提供了一个实用的解决方案，展示了如何在实际应用中平衡性能和计算效率。 ©️【深蓝AI】编译 论文标题：Asynchronous Large Language Model Enhanced Planner for Autonomous Driving 论文作者：Yuan Chen, Zi-han Din ………………………………