大语言模型技术发展 - 大语言模型近五年发展迅速，Transformer架构是核心技术基础 [3][5][7] - Transformer核心模块包括注意力机制和多头注意力，通过8个head增强编解码能力 [11][12] - 位置编码采用正弦/余弦函数实现顺序表征，公式为PE(pos,2i)=sin(pos/10000^(2i/d_model)) [9][13] - BPE分词算法通过合并高频字符逐步构建词表，流程包括统计频次、迭代合并等步骤 [8][13] 视觉与语言模型对齐技术 - CLIP是视觉与大模型对齐的典型代表，实现跨模态特征匹配 [18] - 多模态技术栈涵盖BEV感知、扩散模型、强化学习等方向 [48] - VLA（Vision-Language-Action）成为自动驾驶前沿方向，整合VLM、BEV和强化学习技术 [50] 端到端自动驾驶课程体系 课程结构 - 第一章概述端到端发展史，对比模块化与端到端范式差异 [40] - 第二章重点讲解大语言模型、BEV感知、扩散模型等关键技术 [41][48] - 第三章分析二段式端到端方案，涵盖PLUTO、CarPlanner等经典算法 [42] - 第四章深入一段式端到端，包括UniAD、DiffusionDrive等前沿工作 [43][47] - 第五章设置RLHF微调实战，强化VLA技术迁移能力 [52] 技术亮点 - 覆盖CVPR'25最新成果CarPlanner和AAAI'25世界模型Drive-OccWorld [42][45] - 实战项目包括Diffusion Planner和ORION开源框架复现 [47][50] - 课程目标使学员达到1年经验算法工程师水平，掌握40-70K岗位核心技术 [31][57] 行业应用与人才需求 - VLA算法专家岗位薪资达40-70K-15薪，需求集中在3-5年经验硕士 [31] - 技术栈要求涵盖多模态大模型、BEV感知、模型量化部署等方向 [34][48] - 主机厂加速布局端到端量产方案，推动世界模型、扩散模型等技术落地 [26][50]