LangProp 是一个将语言模型应用于驾驶的代码优化 框架 ，使用LLMs实现数据驱动代码优化的框架，并且证明了其在CARLA中生成驾驶策略的能力，做模型融合的一定要学习一下。

研梦非凡邀请 中科院某所研究员周老师 为大家详细 讲解《LLMs在自动驾驶中的应用》 ，从LangProp算法框架的原理，到LangProp框架应用于自动驾驶领域的实现细节和实验结果。

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《LLMs在自动驾驶中的应用》直播内容

《LLM’s application for autonomous driving》

标记摘要重点

• 以监督/强化学习的设置，并借助大语言模型（LLMs），生成一个迭代优化代码的框架----LangProp。
• 大语言模型（LLMs）在零次学习（zero-shot）的表现
• LangProp可以验证代码的性能
• 采用指标和数据驱动的训练范式
• 如何通过更多的训练数据来提高驾驶性能，通过对这种代码优化过程采用指标和数据驱动的训练范式，将训练范式从机器学习迁移到LangProp，例如模仿学习、强化学习和DAgger的过程。

挖研究背景

• LLMS FOR CODE GENERATION（大语言模型在代码生成方面展现巨大的能力）
• LARGE LANGUAGE MODELS FOR AUTOMATING COMPOSITIONAL TASKS（提出更通用的代码优化框架，可应用于自动驾驶等多个领域。）
• AUTONOMOUS DRIVING AND THE CARLA BENCHMARK（自动驾驶模块化系统和端到端系统）

研究算法框架

• LangProp算法框架简介
• LangProp 算法框架----策略设定
• LangProp算法框架----训练目标
• LangProp算法框架----前向和反向传播
• LangProp算法框架----优先级
• LangProp算法框架----策略重排序和更新
• 提示模板引擎简介
• 提示模板引擎---提示更新实例
• 训练范式

了解算法应用

• CARLA环境中使用LangProp框架
• 专家系统
• LANGPROP代理
• 模仿学习、DAGGER和强化学习

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实验-尽量复现

• 实验结果
• 离线数据集的偶然冲突实验

发展预测（有可能就是idea哦！）

• 训练范式转化
• 性能指标
• 基于LLM的训练范式

直播课主讲导师

周导师

• 目前工作于中科院某所，主要从事卫星产业相关研究与应用，研究卫星遥感与3d点云的相关处理，以及高光谱和sar图像的处理。参与某市微信遥感视觉大数据项目一项以及其他项目若干项等。参与某汽车企业自动驾驶部门的合作，参与相关自动驾驶算法的研究。
• 学术成就： 发表sci、ccf-b等论文三篇，专利4篇。
• 可带方向： 遥感图像处理、3d点云处理、自动驾驶。

直播时间

3月15日晚20:00

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ps：研梦非凡做前沿直播，主要是教会大家如何读论文时候抓住重点，从实际读论文的过程中，让大家掌握有效的方法，发现找创新点和写论文阅读报告的能力。

计算机视觉研究院的粉丝如果你的研究包括以下方向/方法，或者有你感兴趣的idea，可以享受 粉丝福利 （1v1论文指导选题阶段学习规划部分先meeting后付款，具体活动可扫码咨询助教）

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你的研究方向/方法/idea可以不限以上计算机视觉方向，cv全方向/nlp全方向/机器学习/深度学习都可以来研梦非凡匹配到合适的科研指导。

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根据计算机视觉研究院粉丝的科研需求我们推出两种论文指导方案

1v1定制化论文指导

• 按不同的需求收费，区别于其他1v1论文辅导收全程指导费。
• 针对在完成论文的过程中某些部分遇到难题，而找不到路径的同学，协助其用更少的费用快速地解决问题。

1v1定制化论文指导分三个阶段：

选题阶段

1. 导师根据学员实际情况与需求，引导论文idea或给出论文idea
2. 导师针对已有研究成果进行梳理和分析指导，让学员了解研究领域的发展状况、研究方法和趋势，确定论文idea的研究方法和目标。
3. 导师结合己有研究成果的情况和论文idea，对学员后续的研究方法做出初步的规划和判断。

实验阶段

1. 实验设计，明确研究问题、研究目标和研究方法
2. 数据收集、整理与分析，确保数据的质量和完整性
3. 实验代码实现与模型训练
4. 实验微调与结果统计、呈现

成稿（让写作professional）阶段

因语言问题，科研协作经验缺乏，大多数的同学会因为用词和表达不够professional而被误解，导致论文改稿和评分低。

1. 论文写作方法指导，论文写作框架与格式
2. 参考文献筛选与列举
3. 期刊会议筛选与投稿建议指导
4. 论文文字部分的修改与润色
5. 论文中所必要的表格与图片制作

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1对1全程论文指导

全程论文指导的服务适合以下需求的同学

• 非常适合科研小白：有科研需求，想融会贯通地使用算法模型，了解前沿进展和方向；
• 非常适合转专业和研究领域做敲门砖用：从事人工智能领域工作，想系统提升算法理论，高效掌握算法设计及创新思路，快速了解论文撰写技能；

课程收获

• 学习经典前沿论文，掌握算法原理和实现，了解不同算法的优劣势；
• 指定领域创新点；
• Coding能力增强；
• 论文写作方法以及投稿建议。

科研进度保障

• 主讲导师：顶会审稿人，负责经典论文+前沿论文讲解+idea给予/方向建议+写作方法+投稿建议
• 私人群：每个同学都有与主讲导师私人讨论的小群（idea探讨以及课程内容答疑）；
• 全程线上语音meeting+开麦沟通。

指导周期与价格表

总指导周期=核心指导期+维护期

• 根据需要发表论文的区位不同，指导总周期在3到18个月不等。
• 核心指导期是正常的上课指导周期，维护期是学员已经写出论文投出去后，可能会收到审稿意见要求修改或者退稿的情况（主讲导师会给同学进一步的修改建议，必要的话会约会议沟通，最多6次meeting）。
• 在核心指导期，一般是每周1次1对1会议指导课，每次在45分钟左右。

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