TranSfOrmer的注意力权重如何分配？
跨模态信息如何最优融合？
三维空间表征的数学表达如何构建？
巨大的挑战感让她头皮发麻，但随之涌起的，却是想要立刻投入其中去征服的兴奋！
老板指出的这条路，是离散数学与深度学习在自动驾驶领域最美妙、也最富挑战的交汇点！
陈奇惊，这个从特斯拉AUtOpilOt核心团队被挖回来的规划决策专家，一直面无表情的脸上，此刻也出现了剧烈的波动。
他的目光锐利，在白板上的架构图和陈默之间来回扫视。
这个架构...如果能实现它所描述的统一、稠密、带运动预测的环境理解，那么他负责的PDP（预测-决策-规划）框架将获得前所未有的高质量输入。
复杂场景下的博弈决策、拟人化的轨迹规划...
那些曾经受限于感知瓶颈而无法实现的构想，瞬间都有了落地的可能！
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