通过将大语言模型（LLMs）与基础模型结合，利用人类知识、常识和推理，重新构建现有的自动驾驶系统，以改变当前的长尾人工智能困境。

Nov, 2023

使用大型语言模型 (LLM) 对移动性预测问题进行综述，介绍了在交通系统内使用 LLM 的应用、最新进展以及需要克服的挑战。

May, 2024

通过利用大型语言模型（LLMs）的语言和推理能力，本研究提出了一个新的框架来增强自动驾驶车辆决策过程。通过在不同场景中进行试验和实时个性化示范，我们展示了利用 LLMs 能够改善驾驶决策、提供个性化驾驶体验并增强自动驾驶的安全和效果。

Oct, 2023

本文探索大型语言模型在心理学应用中的前沿。大型语言模型如 ChatGPT 正在改变心理学研究的方式，并在认知与行为心理学、临床与咨询心理学、教育与发展心理学以及社会与文化心理学等多个领域发挥着影响，强调了它们模拟人类认知和行为的潜力。该论文还讨论了这些模型在心理学方面的能力，提供了创新工具用于文献综述、假设生成、实验设计、实验对象选择、数据分析、学术写作和同行评审。然而，尽管大型语言模型对推进心理学研究方法至关重要，但该论文也注意到了其技术和伦理挑战，如数据隐私、在心理学研究中使用大型语言模型的伦理影响以及对这些模型局限性的更深入了解的需要。研究人员应该负责任地在心理学研究中使用大型语言模型，遵守伦理标准，并考虑在敏感领域部署这些技术的潜在后果。总之，这篇文章全面概述了大型语言模型在心理学中的现状，探讨了潜在的好处和挑战。它号召研究人员在充分利用这些模型的优势的同时，负责任地解决相关风险。

Jan, 2024

通过对多个 LLM 模型的研究，本文不仅提供了全面的概述，还明确了现有挑战，并指出了未来的研究方向。该综述提供了关于生成型人工智能的当前状态的全面观点，为进一步的探索、增强和创新提供了启示。

Mar, 2024

基于人工智能的大规模基础模型在自主驾驶中具有着巨大的应用潜力，能够提升场景理解和推理能力，增强语言和行动命令的认知推理，并改善自主驾驶系统的准确性和可靠性。同时，通过自我监督学习范式下的大规模数据，世界模型可以生成看似真实的未见过的驾驶环境，促进对道路使用者行为的预测和驾驶策略的离线训练，从而提高自主驾驶的安全性和处理长尾分布问题的能力。

Dec, 2023

自动驾驶技术是改变交通运输和城市流动性的催化剂，从基于规则的系统过渡到基于数据驱动的策略。该研究论文系统地回顾了大型语言模型在自动驾驶领域的应用，并评估了当前技术进展、主要挑战和未来方向。

Nov, 2023

该研究论文综述了视觉语言模型在自动驾驶和智能交通系统领域的应用，包括当前模型和数据集，并探讨了潜在的应用和新兴的研究方向，同时详细讨论了挑战和研究空白。该论文旨在向研究人员提供有关 VLM 在自动驾驶和智能交通系统中的最新工作和未来趋势。

Oct, 2023

利用预训练的大型语言模型（LLMs）和 ChatGPT API 作为推理核心，通过自然语言处理、基于方法论的提示调整和 Transformer 技术，自动化创作基于场景的本体论文、都市数据集和模拟技术手册，生成知识图谱，以促进都市决策支持系统的发展。

May, 2024

本文探讨大型语言模型在智能交通系统中的未来应用，介绍了交通数据的不同模态的处理和 LLM 的运行方式。此外也提供了智能手机崩溃报告自动生成和分析框架作为应用案例。虽然具有潜在优势，但数据隐私、数据质量和模型偏差等挑战需予以考虑。

Mar, 2023