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2024国际自动驾驶挑战赛正式开始
新赛题:七大赛道,赛题新颖,全方位覆盖相关领域最新最热话题,充分挖掘大模型在自动驾驶及具身智能垂直领域中的应用。高奖金:总奖金池超过12万美金,单赛道最高奖金可达2.7万美金。据不完全统计,奖金额度在CVPR 2024百个论坛中最高。重原创:加强基础研究探索,坚持四个面向。以原创性与科学研究价值作为主要衡量指标,并不单靠成绩排名。采取原创方案加性能指标两者结合的方式进行综合排序。2024年3月1号,2024国际自动驾驶挑战赛正式启动。本次挑战赛由上海人工智能实验室主办,并联合多家国内外机构共同举办。多位国内外知名专
2/29/2024 11:33:00 AM
新闻助手
距离“全自动”漏洞挖掘又近了一步!腾讯安全大数据实验室论文入选ACM CCS 2023
计算机领域国际权威学术顶会ACM CCS 2023于11月26日在丹麦哥本哈根开幕。腾讯安全大数据实验室团队论文《Hopper: Interpretative Fuzzing for Libraries》被大会收录,昨天,实验室研究员谢雨轩受邀出席大会进行主题分享。该论文提出了解释性模糊测试(Interpretative Fuzzing)方法,展示了如何基于动态反馈来学习API内外的约束进行代码自动化生成,从而在没有任何外部专家知识的前提下生成有效可用的代码调用方式,并且根据这些代码来挖掘漏洞。该研究方法的出现旨在
11/29/2023 5:08:00 PM
新闻助手
ICCV 2023 Oral | 如何在开放世界进行测试段训练?基于动态原型扩展的自训练方法
提高模型泛化能力是推动基于视觉的感知方法落地的重要基础,测试段训练和适应(Test-Time Training/Adaptation)通过在测试段调整模型参数权重,将模型泛化至未知的目标域数据分布段。现有 TTT/TTA 方法通常着眼于在闭环世界的目标域数据下提高测试段训练性能。可是,在诸多应用场景中,目标域容易受到强域外数据 (Strong OOD) 数据的污染,例如不相关的语义类别数据。在该场景又可称为开放世界测试段训练 (OWTTT),在该场景下,现有 TTT/TTA 通常将强域外数据强行分类至已知类别,从而
9/13/2023 3:12:00 PM
机器之心
强化学习再登Nature封面,自动驾驶安全验证新范式大幅减少测试里程
引入密集强化学习,用 AI 验证 AI。自动驾驶汽车 (AV) 技术的快速发展,使得我们正处于交通革命的风口浪尖,其规模是自一个世纪前汽车问世以来从未见过的。自动驾驶技术具有显着提高交通安全性、机动性和可持续性的潜力,因此引起了工业界、政府机构、专业组织和学术机构的共同关注。过去 20 年里,自动驾驶汽车的发展取得了长足的进步,尤其是随着深度学习的出现更是如此。到 2015 年,开始有公司宣布他们将在 2020 之前量产 AV。不过到目前为止,并且没有 level 4 级别的 AV 可以在市场上买到。导致这一现象的
3/23/2023 5:38:00 PM
机器之心
SOTA!模型社区更新日志
2023.10.20 平台更新优化了搜索体验,提升了搜索准确性调整了项目主页信息结构,提高了项目主页获取信息效率项目主页进行了移动端适配,可在手机上轻松浏览项目主页、获取项目信息上线了「综合热榜」、「Agent热榜」允许了部分用户浏览小土终端实测频道下线了旧版「发现」、「找SOTA」模块修复了已知的问题,并进行了系统稳定性的提升2023.09.01 平台更新SOTA!模型平台登录流程增加了实名认证流程修复了已知问题,提升了稳定性及用户体验「小土同学」接入了8个新的可进行推理测试的服务:a. CodeLlama-7b
3/13/2023 11:00:00 AM
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