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• LINGO-1: Exploring Natural Language for Autonomous Driving
  https://wayve.ai/thinking/lingo-natural-language-autonomous-driving/

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【LINGO-1：将自然语言应用于无人驾驶增强学习和可解释性】

• 探索将视觉、语言和行动相结合的视觉语言行动模型(VLAM)，以增强自动驾驶模型的解释性和训练效果。
• 构建包含图像、语言和行动的数据集，通过专家驾驶员讲解的方式收集。
• 开发了LINGO-1开环驾驶评论模型，可以生成驾驶评论和回答视觉问题。
• LINGO-1可以增强闭环驾驶模型的规划和推理，优化少样本学习，应对长尾场景。
• 当前局限还包括泛化能力有限、存在幻觉、上下文能力等。
• 自然语言具有提高自动驾驶安全性、可解释性、可靠性的潜力，是值得探索的方向。

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"链式思维"自动驾驶——自动驾驶系统能够“大声思考”并用文字表述出来！

LINGO-1是我最近一段时间读到的关于自动驾驶领域最有趣的研究。

以前的模式是：感知 -> 驾驶行动
现在的模式是：感知 -> 文本推理 -> 行动

LINGO-1通过训练一个视频-语言模型来对正在进行的场景评论。你可以让它解释自己的决策和计划（例如：“你为什么停下来？”、“你接下来打算做什么？”）。

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明确的推理步骤带来了几个关键的优势：

• 可解释性：驾驶模型不再是一个神秘的黑箱，你对其安全性一无所知。
• 反事实情景：它能够想象训练数据中没有的场景，并通过推理来正确处理这些场景。
• 长尾编程：驾驶中有太多的边缘场景。对所有场景进行良好的数据覆盖是不可能的。现在，你不再需要收集成千上万的数据案例来“神经编程”某一个案例，而是可以通过编写简短的文本提示（prompts），由人类专家解释和指导系统如何处理某些特定或复杂的情景。

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LINGO-1与游戏AI领域的一些研究密切相关：

• MineDojo : https://minedojo.org
  学习一个奖励模型，将我的世界（Minecraft）的游戏视频与它们的文字记录对齐。
  这种模型，叫做“MineCLIP”，能够将评论文本与视频像素关联起来。
• 思维克隆（由Jeff Clune提出）：在像素世界中实现像素 -> 语言 -> 行动的循环。

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2023-10-07