毫末智行 CEO 顾维灏介绍，毫末推出的人驾自监督认知大模型就已借鉴了 ChatGPT 的实现思路，采用 RLHF（人类反馈强化学习）技术，通过引入真实人驾接管数据，对自动驾驶认知决策模型进行持续优化。

目前，毫末 DriveGPT 已完成模型搭建和第一阶段数据的跑通，参数规模可对标 GPT-2 的水平。接下来，DriveGPT 将持续引入大规模真实接管数据，通过人驾数据反馈的强化学习，来不断提升测评效果。

毫末的认知决策算法经历了三个阶段的进化。第一阶段是引入个别场景的端到端模仿学习，直接拟合人驾行为。第二阶段是通过认知大模型，引入海量正常人驾数据，通过Prompt的方式实现认知决策的可控、可解释。第三阶段，也就是当前阶段，通过引入真实接管数据，并且在大模型中开始尝试使用RLHF算法，对人驾接管数据进行学习。为此，毫末构建了一个包含“旧策略、接管策略、人工label策略”的Pairwise排序模型。基于这一排序模型，毫末构建了自动驾驶决策的奖励模型（reward model），从而在各种规划场景情况下做出最优的决策。通过这一大模型，在掉头、环岛等公认的困难场景中，场景通过率提升30%以上。

锐明技术：DriveGPT上一波龙头，股性极好！

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