视觉大语言模型 - 文章汇总了视觉大语言模型（VLM）在自动驾驶和智能交通领域的最新研究资源和论文 [3][4] - 提供了多个开源项目链接，涵盖视觉语言模型的理论、应用和安全等方面 [3] - 列出了多个顶级会议（CVPR 2024、ICLR 2024等）的最新论文，涉及视觉语言模型的预训练、对齐和推理优化 [5][7] 迁移学习方法 - 总结了视觉语言模型在迁移学习中的最新进展，包括非自回归序列模型、公平性优化和高效微调方法 [7] - 提出了多种改进视觉语言模型迁移性能的技术，如动态视觉标记、上下文学习和检索增强对比学习 [7] - 涵盖了CVPR、ICLR、NeurIPS等会议的多篇论文，涉及模型架构优化和零样本泛化能力提升 [7] 知识蒸馏 - 讨论了视觉语言模型在检测、分割和多任务学习中的知识蒸馏技术 [8] - 未提供具体数据或论文细节，仅作为研究方向提及 [8] 世界模型 - 综述了自动驾驶中世界模型的研究，包括场景理解、未来预测和4D重建 [9][12] - 列出了多个创新模型，如HERMES、DriveDreamer4D和Vista，涵盖3D场景生成和可控视频预测 [9][12] - 提供了世界模型在自动驾驶中的全面调查和未来趋势分析 [12] 扩散模型 - 汇总了扩散模型在图像处理、视频生成和自动驾驶中的应用 [14][15] - 列出了多个开源资源和论文集合，涵盖图像恢复、3D视觉和推荐系统等领域 [14][15] - 提供了扩散模型在低层视觉、时间序列和多模态编辑中的最新研究进展 [15] 端到端自动驾驶 - 介绍了端到端自动驾驶的最新研究方向和论文资源 [16][19] - 提供了多个开源项目链接，涵盖感知、预测、规划和仿真等方向 [19] - 列出了CVPR、ICRA、NeurIPS等会议的相关研讨会和论文，涉及大规模基础模型和行为驱动驾驶 [19] 行业动态 - 提到自动驾驶行业有近4000人的交流社区，涵盖30+技术栈和300+公司与科研机构 [17] - 涉及感知、定位、规划控制等多个领域的技术方案和岗位发布 [17]

视觉大语言模型 - 视觉大语言模型在智能交通和自动驾驶领域有广泛应用，相关资源包括Awesome-VLM-AD-ITS和Awesome-LLM-Inference等GitHub项目 [4] - 视觉语言模型的研究方向包括预训练、迁移学习、知识蒸馏等，涉及CVPR、ICLR、NeurIPS等多个顶会论文 [5][7][8] - 视觉语言模型的架构和推理策略有专门的研究，如Awesome-VLM-Architectures和Awesome-VLM-Inference-Strategies等项目 [4] 世界模型 - 世界模型在自动驾驶中的应用包括3D场景理解和未来场景生成，代表性工作有HERMES和DrivingGPT等 [9][10] - 2025年最新综述总结了自动驾驶中的世界模型研究现状 [10] - 世界模型在4D驾驶场景表示和规划中发挥重要作用，如DriveDreamer4D和DriveWorld等项目 [12][13] 扩散模型 - 扩散模型在自动驾驶视频生成和场景理解中有广泛应用，相关资源包括Awesome-Diffusion-Models等项目 [14] - 扩散模型在图像处理、视频编辑、3D视觉等领域都有专门研究，涉及多篇综述论文 [15] - 扩散模型与自动驾驶世界模型的结合是新兴研究方向，如DriveDreamer-2等项目 [13] 端到端自动驾驶 - 端到端自动驾驶研究涉及感知、预测、规划等多个环节，相关资源包括Awesome-End-to-End-Autonomous-Driving等项目 [21] - 端到端自动驾驶的最新进展在CVPR、ICRA、NeurIPS等顶会上有专门研讨 [21] - 端到端自动驾驶技术栈涵盖大模型、BEV感知、多传感器融合等30+方向 [19][21] 行业社区 - 自动驾驶行业有近4000人的交流社区，300+公司和科研机构参与 [19] - 社区覆盖30+技术方向的学习路线，从基础到前沿全面覆盖 [19] - 社区提供专业课程，涉及端到端自动驾驶、大模型、仿真测试等多个方向 [20][21]