Momenta端到端智驾大模型-算法TLM

1、负责端到端智驾大模型的算法预研，算法突破与验证工作； 2、负责城区自动驾驶纯模型方案的量产落地，产品性能提升与交付； 3、负责端到端智驾大模型方案的研发迭代体系的建设与完善。

1. 设计并实现端到端智驾大模型，整合感知、规划与决策功能，提升模型的整体性能与效率； 2. 运用深度学习、强化学习、机器学习等技术，优化模型结构，提高模型对复杂驾驶场景的理解和应对能力； 3. 负责收集、标注和处理自动驾驶相关数据，构建高质量的数据集，为模型训练提供有力支持； 4. 利用数据增强、迁移学习等方法，提升数据利用效率，优化模型的泛化能力； 5. 跟踪自动驾驶和人工智能领域的最新研究成果，探索新技术在端到端大模型中的应用可能性。

1. 设计并实现端到端智驾大模型，整合感知、规划与决策功能，提升模型的整体性能与效率； 2. 运用深度学习、强化学习、机器学习等技术，优化模型结构，提高模型对复杂驾驶场景的理解和应对能力； 3. 负责收集、标注和处理自动驾驶相关数据，构建高质量的数据集，为模型训练提供有力支持； 4. 利用数据增强、迁移学习等方法，提升数据利用效率，优化模型的泛化能力； 5. 跟踪自动驾驶和人工智能领域的最新研究成果，探索新技术在端到端大模型中的应用可能性。

1、负责端到端智驾大模型的算法突破、模型训练、评测构建与实车路测等相关工作； 2、负责纯模型方案在L2++下的量产落地； 3、负责端到端智驾大模型的算法预研和量产落地。