本文探讨使用大型语言模型（LLM）作为自动驾驶系统的潜力，认为传统优化和模块化的自动驾驶系统无法应对复杂情况，提出了理想的自动驾驶系统应具备的推理、解释和记忆三个关键能力，并通过实验证明LLM在自动驾驶中具有卓越的推理能力为人类化自动驾驶的发展提供了有价值的思路。

Jul, 2023

未来的自动驾驶车辆依赖于人本主义设计和先进的人工智能能力，本文提出了一个新的框架，利用大型语言模型（LLMs）增强自动驾驶车辆的决策过程，目标是将LLMs的自然语言能力和上下文理解、专用工具使用、思维协同和各种模块行为与自动驾驶车辆无缝集成在一起，为自动驾驶技术提供个性化辅助、持续学习和透明决策，从而为更安全、更高效的自动驾驶技术作出贡献。

Sep, 2023

利用大型语言模型作为决策组件，通过认知路径和行为翻译算法实现在复杂的自治驾驶场景中对人类常识的综合推理，将大型语言模型的决策与低级控制器无缝集成，通过参数矩阵适应实现行为指令的执行，在单一和多车辆任务中均优于基准方法，具备常识推理能力，进一步推进复杂自动驾驶场景中的安全性、高效性、泛化性和互操作性。

Oct, 2023

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

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

我们提出了一种从普通流程转变的方法，即通过引入大型语言模型作为认知代理，将人类智能融入自动驾驶系统，实现更加人性化的自动驾驶。我们的方法通过函数调用访问一个多功能工具库、具有常识和经验知识的认知记忆以进行决策制定，并且具备由思维推理、任务规划、动作规划和自我反思构成的推理引擎。在大规模nuScenes基准测试中，我们的Agent-Driver显著优于现有的自动驾驶方法，并且还表现出较强的可解释性和少样本学习能力。

Nov, 2023

自动驾驶面临重要的挑战：公众信任问题和长尾未知驾驶场景的安全担 忧。为解决这个问题，本文提倡在自动驾驶系统中整合大型语言模型，充分利用其强大的常识知识、推理能力和人机交互能力，将其作为智能决策者来提升整体自动驾驶性能和安全性。本文展示了两个案例研究的结果，证实了我们方法的有效性。此外，我们还讨论了将大型语言模型整合到其他自动驾驶软件组件(包括感知、预测和仿真)的潜在优势。尽管在案例研究中面临挑战，但大型语言模型的整合对于加强自动驾驶的安全性和性能具有潜在的希望和益处。

Nov, 2023

利用大型语言模型（LLM）在自动驾驶中的相关能力进行定量研究，评估了LLM在空间识别、空间感知决策和遵守交通规则方面的准确性，并开发了一个使用LLM驾驶车辆的系统来验证其可行性。

Dec, 2023

基于大型语言模型的自动驾驶框架 DriveMLM 并行闭环驾驶，在真实模拟器中进行，通过标准化决策状态与车辆控制命令之间的连接、使用多模态语言模型模拟行为规划模块以及设计有效的数据引擎进行数据集收集，该研究基于CARLA Town05 Long实验表明模型的驾驶得分达到76.1，超过Apollo基准4.7分，验证了模型的有效性。

Dec, 2023

研究表明，大型语言模型（LLMs）在自动驾驶场景中能够适应和应用算术和常识推理的组合，通过分析检测到的物体和传感器数据、理解驾驶法规和物理规律，并提供额外的上下文信息，从而改善自动驾驶车辆的制动和油门控制，以做出更准确的决策。

Feb, 2024