转到FP8再回来：量化降低精度-准确度对LLM训练稳定性的影响
06-18
雷锋网：据麻省理工学院新闻报道，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究团队利用社会心理学工具对司机的自私行为进行了研究作为对其社会价值取向进行分类的指标，从而提高自动驾驶汽车预测道路上其他车辆驾驶行为的准确性，最终达到出行安全的目的。
相关论文已发表于《美国国家科学院院刊》。
在自动驾驶汽车时代，即使是拥有强大传感器和复杂数据处理能力的汽车也缺乏几乎每个 16 岁青少年都具备的东西：社会意识。
尽管自动驾驶技术已经取得了长足的进步，但自动驾驶汽车仍然只将路上遇到的车辆视为二元思维下的障碍物，忽略了司机有一定的意图、动机和个性。
【图片来源：MIT NEWS 所有者：MIT NEWS】自动驾驶的新方向 近日，为了增强自动驾驶汽车的社会认知度，来自麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究团队试图探索自动驾驶的能力汽车。
无论是否被编程为对司机的其他社交个性进行分类，自动驾驶汽车都可以更好地预测周围汽车可能的驾驶行为，从而提高驾驶安全性。
研究小组结合了社会心理学和博弈论的方法，博弈论是构想社会情境的理论框架。
在一篇新发表的论文中，研究人员整合了社会心理学工具，根据司机的自私或无私程度对他的驾驶行为进行了分类。
具体来说，研究人员通过社会价值取向（SVO）确定自动驾驶汽车的实时驾驶轨迹。
在测试车道合并和无保护左转等模拟任务的算法时，研究团队发现，使用这种方法的自动驾驶车辆在预测其他车辆行为方面的准确度提高了 25%。
例如，在左转模拟中，如果自动驾驶车辆预测旁边车上的司机更自私，那么自动驾驶车辆就会让他先走；但当遇到更遵守社会道德的司机时，他们可能会直接转向。
同样，当一辆自动驾驶汽车左转直行并入车道时，一般有两种选择：忠于社会道德原则的司机愿意让其他汽车并入车道，而自驾游的司机则愿意让其他汽车并入车道。
以心为中心，不甘心。
这篇论文发表在《美国国家科学院院刊》上。
主要作者、研究生威尔科·施瓦廷表示，司机合作或竞争的倾向往往会影响他们的表现。
在本文中，研究小组试图量化这些。
该论文的共同作者还包括麻省理工学院教授 Sertac Karaman 和 Daniela Rus、研究科学家 Alyssa Pierson 以及前实验室博士后 Javier Alonso-Mora。
Wilko Schwarting还表示，在自动驾驶汽车中设置更多类似人类的行为对于乘客和周围车辆的安全至关重要。
这是因为以可预测的方式驾驶可以确保周围的其他车辆能够预测并做出适当的反应。
挑战与机遇同时，当今自动驾驶汽车的一个核心问题是，它们被编程为假设所有人类的行为方式都相同，因此它们在十字路口可能会更加谨慎。
虽然这种谨慎减少了发生事故的可能性，但也会给其他司机带来不便。
毕竟大多数交通事故都是司机心急导致的追尾事故。
值得一提的是，虽然这套系统目前还不能用于实际驾驶场景，但对司机来说或许也有帮助。
假设您正在开车，一辆汽车突然进入您的盲点。
这时系统会通过后视镜提醒你，这辆车的司机很强，所以你可以进行相应的调整。
同时，该系统还可以让自动驾驶汽车真正学习更多人类会表现出的行为，让周围汽车中的司机也能理解它们。
正如丹妮拉·鲁斯所说：通过对司机的性格进行建模，在自动驾驶汽车的决策模块中，利用社会价值取向进行模型的精准整合，在传统汽车和自动驾驶汽车之间打造一条更安全、更无缝的道路。
资源共享打开了大门。
下一阶段，研究团队计划将这一解决方案应用于行人、自行车等驾驶环境中的主体。
此外，他们还将研究其他与人类生活密切相关的机器人系统，例如家庭机器人，并将社会价值取向融入到这些机器人系统的预测和决策算法中。
Alyssa Pierson提到，从非实验室条件下观察到的行为直接估计社会价值取向的能力对于自动驾驶之外的其他领域也很重要。
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