Esta investigación de IA de China proporciona una evaluación exhaustiva del último modelo de lenguaje visual del Estado del Arte GPT-4V(isión) y su aplicación en escenarios de conducción autónoma

Esta investigación de IA en China una evaluación completa del último modelo de lenguaje visual del Estado del Arte GPT-4V(isión) y su apoyo en escenarios de conducción autónoma

Un equipo de investigadores del Laboratorio de Inteligencia Artificial de Shanghai, GigaAI, la Universidad Normal del Este de China y la Universidad China de Hong Kong evalúa la aplicabilidad de GPT-4V(ision), un Modelo de Lenguaje Visual, en escenarios de conducción autónoma. GPT-4V demuestra un rendimiento superior en la comprensión de escenas y en el razonamiento causal, mostrando potencial en el manejo de diversos escenarios y en el reconocimiento de intenciones. Persisten desafíos en la discernimiento de dirección y en el reconocimiento de semáforos, enfatizando la necesidad de investigaciones y desarrollos adicionales. El estudio revela las prometedoras capacidades de GPT-4V en contextos de conducción real, al tiempo que señala áreas específicas para mejorar.

La investigación evalúa GPT-4V(ision) en contextos de conducción autónoma, examinando su comprensión de escenas, toma de decisiones y capacidades de conducción. Las pruebas exhaustivas demuestran el rendimiento superior de GPT-4V en la comprensión de escenas y en el razonamiento causal en comparación con los sistemas existentes. A pesar de sus fortalezas, persisten desafíos en tareas como el discernimiento de dirección y el reconocimiento de semáforos, instando a investigaciones y desarrollos adicionales para mejorar las capacidades de conducción autónoma. Los hallazgos subrayan el potencial de GPT-4V, al tiempo que enfatizan la necesidad de abordar limitaciones específicas a través de esfuerzos continuos de exploración y mejora.

Los enfoques tradicionales para vehículos autónomos enfrentan desafíos en la percepción precisa de objetos y en la comprensión de las intenciones de otros participantes del tráfico. Los Modelos de Lenguaje Visual muestran promesas en abordar estos problemas, pero su aplicación en la conducción autónoma está limitada por su incapacidad para procesar datos visuales. La aparición de GPT-4V presenta una oportunidad para mejorar la comprensión de escenas y el razonamiento causal en la conducción autónoma. El estudio tiene como objetivo evaluar de manera exhaustiva las capacidades de GPT-4V en el reconocimiento de diversas condiciones y en la toma de decisiones en situaciones de conducción real, proporcionando conocimientos fundamentales para futuras investigaciones en la conducción autónoma.

• Zero123++ Un solo modelo base de difusión multivista consistente a partir de una sola imagen
• Considera los riesgos antes de subirte al tren de las extensiones de IA
• El Mundo Oculto de los Índices (Vectoriales)

El enfoque proporciona una evaluación exhaustiva de GPT-4V(ision) en el contexto de escenarios de conducción autónoma. Las pruebas exhaustivas evalúan las capacidades de GPT-4V en la comprensión de escenas de conducción, toma de decisiones y actuación como conductor. Las tareas incluyen el reconocimiento básico de escenas, el razonamiento causal complejo y la toma de decisiones en tiempo real bajo diversas condiciones. La evaluación utiliza una selección cuidadosa de imágenes y videos de conjuntos de datos de código abierto, simulación en CARLA y de internet.

GPT-4V tiene un mejor desempeño en la comprensión de escenas y en el razonamiento causal en comparación con los sistemas autónomos actuales, demostrando su potencial en el manejo de escenarios fuera de distribución, en el reconocimiento de intenciones y en la toma de decisiones informadas en contextos de conducción real. A pesar de estas fortalezas, persisten desafíos en el discernimiento de dirección, el reconocimiento de semáforos, la fundamentación visual y el razonamiento espacial. La evaluación sugiere que las capacidades de GPT-4V superan a las de los sistemas existentes, proporcionando conocimientos fundamentales para futuras investigaciones en la conducción autónoma.

El estudio evalúa exhaustivamente GPT-4V(ision) en escenarios de conducción autónoma, revelando su rendimiento superior en la comprensión de escenas y en el razonamiento causal en comparación con los sistemas existentes. GPT-4V demuestra potencial en el manejo de procedimientos fuera de distribución, en el reconocimiento de intenciones y en la toma de decisiones informadas en contextos de conducción real. A pesar de estas fortalezas, persisten desafíos en el discernimiento de dirección, el reconocimiento de semáforos, la fundamentación visual y el razonamiento espacial.

La investigación reconoce la necesidad de investigaciones y desarrollos adicionales, específicamente para abordar los desafíos relacionados con el discernimiento de dirección, el reconocimiento de semáforos, la fundamentación visual y las tareas de razonamiento espacial. Se señala que la versión más reciente de GPT-4V puede generar respuestas diferentes en comparación con los resultados de prueba presentados en el estudio actual.

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!