还在纠结是否入门大模型？别人已经发了第一篇顶会！

大模型在自动驾驶功能上的落地逐渐清晰化，理想、华为等公司开始推行自己的VLA、VLM方案。那么下 一代大模型需要关注的点有哪些呢？ 按照早期自动驾驶技术发展的规律，当数据和方案基本验证有效后，开始重点关注轻量化与硬件适配、知 识蒸馏与量化加速、高效微调大模型等方向！ 自动驾驶之心联合业内知名大模型方向学者，开展了1v6的大模型论文指导小班课，解决无人带、易踩坑、 不知如何写稿、投稿的难题。 ⼀、课程介绍⭐ 随着大语言模型（LLM）和多模态模型的快速发展，如何提升模型效率、扩展知识能力以及增强推理性能 已成为当前人工智能研究的核心议题。本课程系统性地探讨大模型的前沿优化方法，重点研究参数高效计 算、知识动态扩展和复杂推理三大方向的关键技术。 课程将深入分析大模型优化中的核心挑战：在参数压缩方面，研究剪枝稀疏化和量化加速等轻量化方法； 在知识扩展方面，探索检索增强生成（RAG）和参数高效微调（PEFT）等动态知识注入技术；在推理优化 方面，研究链式思维（CoT）和强化学习优化（GRPO）等高级推理范式。同时，课程还将探讨多智能体协 作和多模态理解等前沿方向。 通过本课程的学习，你将掌握大模型优化的核心算法，包括但 ...