图片来源：毫末智行
DriveGPT可以通过引入真实人驾接管数据建立RLHF（人类反馈强化学习）技术，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化。
DriveGPT的目标是实现端到端自动驾驶，现阶段主要用于解决自动驾驶的认知决策问题，后续持续会将毫末多个大模型的能力整合到DriveGPT。
毫末智行表示，DriveGPT雪湖·海若可以具有三个能力：
1. DriveGPT雪湖·海若可以按概率生成很多个场景序列，每个场景都是一个全局的场景，每个场景序列都是未来有可能发生的一种实际情况。
2. 在所有场景序列都产生的情况下，能把场景中最关注的自车行为轨迹量化出来，也就是生成场景的同时，便会产生自车未来的轨迹信息。
3. 在生成场景序列、轨迹的同时，也会输出整个决策逻辑链。
如此一来，DriveGPT在一个统一的生成式框架下，就可以做到将规划、决策与推理等多个任务全部完成。
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