自动驾驶大模型应用 - 核心观点：清华与理想汽车合作开发的DriveVLM系统通过大模型的few-shot能力解决自动驾驶长尾问题，推动L2向L4迭代 [2] - 创新点1：采用Chain-of-Thought（CoT）方法实现场景描述、分析与分层规划 [4] - 创新点2：DriveVLM-Dual快慢双系统集成传统模块，提升实时规划与空间推理能力 [4] - 创新点3：构建SUP-AD数据集聚焦自动驾驶五大维度，优化Corner Case处理 [4] 多模态大模型课程框架 - 第一章：涵盖多模态大模型基础概念、结构训练范式及公开数据集 [21] - 第二章：详解模态编码器、Input/Output Projector及LLM Backbone等核心模块 [23] - 第三章：聚焦图文/视频理解、轻量化模型等5类通用算法 [25] - 第四章：覆盖Adapter、LoRA等6种微调技术及强化学习应用 [28] - 第五章：重点解析DriveVLM等5种自动驾驶端到端大模型算法 [30] - 第六章：提供行业就业方向、面试准备等求职实战指导 [32] 技术实现与课程价值 - 数据构建：DriveVLM通过结构化LLM评估与pipeline流程优化数据集质量 [9][12] - 课程目标：培养通用大模型理论、自动驾驶前沿算法及工程部署能力 [41] - 适用人群：高校研究者、企业技术骨干及转行人员 [40] - 讲师背景：一线大厂算法专家，主导座舱与端到端大模型量产项目 [35]