随着自动驾驶汽车开始在城市运营,如何让它们在电信基础设施有限的农村地区也能正常运行仍然是一个问题。据外媒报道,华盛顿州立大学(Washington State University)的一项新研究提出了一种潜在的解决方案,该研究表明,运行压缩的大语言模型的小型、经济型计算机可以有效地辅助自动驾驶汽车进行决策。

华盛顿州立大学温哥华分校工程与计算机科学学院院长、计算机科学副教授、该论文的通讯作者Xinghui Zhao说道:“对于自动驾驶来说,我们需要立即做出决策。如果后端拥有强大的云平台,就可以轻松训练和改进感知模型,从而辅助车辆决策,但这仅限于网络连接良好的城市地区。而农村地区的网络连接则不稳定,甚至时断时续。在这种情况下,就需要具备实时处理数据的能力。”
该项目是Zhao及其同事持续研究的一部分,旨在解决自动驾驶汽车在农村地区面临的挑战。相关研究成果已在第十届ACM/IEEE边缘计算研讨会论文集(Proceedings of the Tenth ACM/IEEE Symposium on Edge Computing)上发表。

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