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新成果已开源
关键字：交通,信号灯,模型,轨迹,研究人员文章来源：量子位
内容字数：12523字内容摘要：
LLMLight团队 投稿量子位 | 公众号 QbitAI大模型“上路”，干起了交通信号控制（TSC）的活～
模型名为LightGPT，以排队及不同区段快要接近信号灯的车辆对路口交通状况分析，进而确定最好的信号灯配置。
该模型由香港科技大学（广州）的研究团队提出，其背后关键是一个名为LLMLight的框架。
该框架向智能体提供详细的实时交通状况，并结合先验知识构成提示，利用大模型卓越的泛化能力，采用符合人类直觉的推理和决策过程来实现有效的交通控制。
在九个交通流数据集上的实验证明了LLMLight框架的有效性、泛化能力和可解释性。
具体来说，在真实数据集上，LLMLight在所有基准测试中始终达到了SOTA或与经典强化学习等方法同等的性能水平，并且拥有比后者更为强大的泛化性。
同时，LLMLight还能在决策时提供背后的分析逻辑，这一可解释性实现了信号灯控制的透明化。
TSC垂类大模型LightGPT在此任务上的决策能力显著优于GPT-4。
即便在济南、杭州、纽约等复杂路网下，也展示出突出性能。
目前，LLMLight框架、交通信号灯控制垂类大模型LightGPT已开源。
LLM应用于原文链接：AI大模型控制红绿灯，港科大（广州）智慧交通新成果已开源
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文章来源：量子位
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作者简介：追踪人工智能新趋势，关注科技行业新突破
