尽管目前各大车企都已“调转车头”，投入端到端自动驾驶技术的研发中，但是端到端自动驾驶方案都高度依赖于BEV，严重限制了其Scale Up潜力。ICLR2025最新收录的一篇论文设计了一套不同于以往Scale Up Vision Backbone算法的，以Decoder为核心的无需BEV的大一统架构。
DriveTransformer在一定程度上标志着端到端技术从“依赖特定视角”向“动态自适应”的范式转变。
3月20日晚（周四）杨导师带你学习《大一统端到端架构黑魔法：大一统架构的DriveTransformer》从论文入手，详细拆解架构，找创新点，算法框架选择，实验评估里的方法比较！并探索多模态融合与任务并行化新路径。
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01 论文引言
02 相关工作
03 DriveTransformer设计（重点）
04 实验要点（重点）
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05 总结与展望
杨导师
【简介】毕业于知名计算机名校。博士期间研究方向聚焦为计算机视觉，自然语言处理，高效的深度学习训练和推理方法，大语言模型轻量化与高效微调技术。曾在多家公司担任算法研究员，并进行计算机视觉，高效模型压缩算法，多模态大语言模型的研究，包括模型量化，剪枝，蒸馏，编译以及高效稀疏化训练与推理。
【科研成果】在国际顶级会议CVPR,ICCV, EMNLP等发表13篇论文，并担任CVPR,ICCV,ECCV,ICML,ICLR, NeurIPS等重要会议和期刊的审稿人。多项发明专利，指导学生有耐心，教学严谨，思维逻辑缜密，已经指导数十篇论文。对于成果好的学生，帮助学生写推荐信和指导申请硕/博申请。
【招收学生方向】计算机视觉，自然语言处理，高效模型压缩算法，多模态大语言模型，包括模型量化，剪枝，蒸馏，编译以及高效稀疏化训练与推理
研梦非凡可指导的研究方向
主流方向科研论文常用方法
研梦非凡现有idea
研梦非凡的导师来自海外QStop50、国内华五、C9、985高校的教授/博士导师/博士后，世界500强公司算法工程师，以及国内外知名人工智能实验室研究员。
这是一支实力强大的高学历导师团队，在计算机科学、机器学习、深度学习等领域，积累了丰富的科研经历，研究成果也发表在国际各大顶级会议和期刊上，在指导学员的过程中，全程秉持初心，坚持手把手个性化带教。包括但不限于以下导师～～
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研梦非凡隶属于苏州研途教育，深耕考研辅导行业13年，累计服务1w+付费学员（60%高校学生/教师，40%职场精英）；科研为本，质量为先！我们有：500+ 国内外顶尖高校博士/教授，互联网大厂/独角兽公司的高级算法科学家组成的教师团队;深度定制的科研服务，根据每位学员的实际情况，提供个性化的科研辅导方案，确保交付结果;一站式、全方位科研支持，从选题到方案设计，从实验实施到论文撰写、成果发表，4V1全流程保姆式服务！
