当前位置: 首页 > news >正文

TrafficGPT: Viewing, Processing, and Interacting with Traffic Foundation Models

这篇论文的标题是“TrafficGPT: Viewing, Processing, and Interacting with Traffic Foundation Models”,它探讨了将大型语言模型(如ChatGPT)与交通基础模型结合的潜力和应用。主要内容包括:

  1. 论文背景:论文指出,尽管大型语言模型(LLMs)在常识推理和规划技能方面表现出色,但它们在处理交通问题、特别是处理数值数据和与仿真交互方面存在挑战。这限制了它们在解决交通相关挑战中的潜力。与此同时,专门的交通基础模型(TFMs)存在,但这些模型通常设计用于特定任务,输入输出交互有限。

  2. TrafficGPT简介:为了弥补这一差距,论文介绍了TrafficGPT,这是一个将ChatGPT与交通基础模型融合的系统。该系统的主要改进包括:使ChatGPT能够查看、分析、处理交通数据,并为城市交通系统管理提供有见地的决策支持;促进对广泛而复杂任务的智能分解,以及通过逐步利用交通基础模型逐步完成这些任务;通过自然语言对话辅助交通控制中的人类决策;以及实现互动反馈和修改结果的请求。

  3. TrafficGPT的运作:TrafficGPT的工作流程涵盖了多个步骤,包括自然语言输入、提示管理、自然语言理解和任务规划、交通基础模型的执行、结果输出和中间答案生成、任务评估和持续、最终答案生成以及对话记忆存储。

  4. 系统特性和功能:TrafficGPT结合了多种交通基础模型来执行多样的交通相关任务,如数据库访问、交通流量计数、路径提取、交通性能评估、数据可视化和交通信号优化。此外,它还特别强调了确保可靠性的重要性,包括数据真实性、最小化冗余、人类干预协议和任务精确性。

  5. 案例研究:论文通过两个案例研究展示了TrafficGPT框架在处理广泛的交通相关场景中的能力,一个涉及处理大量交通大数据,另一个涉及交通仿真和控制。

  6. 结论:论文总结了大型语言模型在提供交通相关决策建议方面的固有局限性,并强调了TrafficGPT如何通过定义一系列提示,帮助ChatGPT与交通数据和系统交互,从而增强其可靠性。这种集成不仅提升了交通管理领域的能力,还提供了在该领域利用人工智能能力的新视角。

总体来看,这篇论文提出了一个创新的框架,将大型语言模型与交通基础模型结合起来,以提高交通管理和控制中的决策支持能力。

根据论文的内容,以下是对您的问题的详细回答:

论文完成团队

  • 团队成员:Siyao Zhang, Daocheng Fu, Zhao Zhang, Bin Yu, 和 Pinlong Cai。
  • 所属机构:Siyao Zhang, Zhao Zhang 和 Bin Yu 来自北京航空航天大学交通科学与工程学院及智能交通技术与系统教育部重点实验室;Daocheng Fu 和 Pinlong Cai 来自上海人工智能实验室。

应用场景

  • 主要应用:TrafficGPT 主要应用于城市交通管理和控制领域。
  • 具体功能:支持交通数据的查看、分析、处理;为城市交通系统管理提供决策支持;帮助人类决策者通过自然语言对话进行交通控制;提供交互反馈和修改结果的能力。

解决的问题

  • 核心问题:大型语言模型(LLMs)在处理交通问题、尤其是处理数值数据和与仿真交互时的局限性。
  • 特定挑战:专门的交通基础模型(TFMs)通常设计用于特定任务,输入输出交互有限。

提出的解决方案

  • TrafficGPT框架:结合 ChatGPT 和交通基础模型,通过一系列提示帮助 ChatGPT 与交通数据和系统交互。
  • 关键功能:包括自然语言输入、提示管理、自然语言理解和任务规划、交通基础模型的执行、结果输出和中间答案生成、任务评估和持续、最终答案生成以及对话记忆存储。

实验验证方式

  • 实验设置:进行了两个案例研究,一个涉及处理大量交通大数据,另一个涉及交通仿真和控制。
  • 使用的工具:使用 ChatGPT (gpt-3.5-turbo) 作为 LLM,以及 LangChain 指导 LLM。

数据集和实验设计

  • 数据集:使用来自宣城的城市级合成个体级车辆行程数据集,包含约 1829218 条行程记录。
  • 实验设计:构建了一个专门的数据处理机器人,以及一个交通仿真控制机器人,分别展示 TrafficGPT 在处理交通数据和模拟控制方面的能力。

对比的基线(Baseline)

论文并没有明确提到与其他系统或模型的直接对比(baseline),而是侧重于展示 TrafficGPT 框架自身的功能和能力。这可能是因为该研究的创新性质,其集成了语言模型和交通模型的新颖方法在当前的研究领域中尚属首创。

相关文章:

TrafficGPT: Viewing, Processing, and Interacting with Traffic Foundation Models

这篇论文的标题是“TrafficGPT: Viewing, Processing, and Interacting with Traffic Foundation Models”,它探讨了将大型语言模型(如ChatGPT)与交通基础模型结合的潜力和应用。主要内容包括: 论文背景:论文指出&…...

SPASS-参数估计与假设检验

参数估计 点估计 点估计用样本统计量的值直接作为总体参数的估计值。如用样本均值直接作为总体均值的估计值,用样本方差直接作为总体方差的估计值等。 常用的点估计法 (1)矩估计法 (2)极大似然估计法 (3)稳健估计法 区间估计 因为点估计直接用样本估计值作为总体参数…...

虚拟博物馆和纪念馆全景漫游

VR全景漫游 今天不写代码,小郭我从网上找了许多虚拟展览的网站,主要分为博物馆和纪念馆,在这里总结分享给大家,大家在家中就能做到全景漫游中国的博物馆和纪念馆啦! 中国国家博物馆数字展厅 中国数字科技馆 博物馆…...

chrome 浏览器个别字体模糊不清

特别是在虚拟机里,有些字体看不清,但是有些就可以,设置办法: chrome://settings/fonts 这里明显可以看到有些字体就是模糊的状态: 把这种模糊的字体换掉即可解决一部分问题。 另外,经过观察,…...

Resolume Arena 7.15.0(VJ音视频软件)

Resolume Arena 7是一款专业的实时视觉效果软件,用于创造引人入胜的视频演出和灯光秀。它提供了丰富多样的功能和工具,可以将音频、视频和图像合成在一起,创造出令人惊叹的视觉效果。 Resolume Arena 7支持多种媒体格式,包括视频文…...

Java设计模式

1.设计模式概述 软件设计模式(Software Design Pattern),又称设计模式,是一套被反复使用、多数人知晓 的、经过分类编目的、代码设计经验的总结。 1.创建型模式 用于描述“怎样创建对象”,它的主要特点是“将对象的创建与使用分离”。提供了单例、原型、工厂方法、抽象工…...

平均分(C++)

系列文章目录 进阶的卡莎C++_睡觉觉觉得的博客-CSDN博客数1的个数_睡觉觉觉得的博客-CSDN博客双精度浮点数的输入输出_睡觉觉觉得的博客-CSDN博客足球联赛积分_睡觉觉觉得的博客-CSDN博客大减价(一级)_睡觉觉觉得的博客-CSDN博客小写字母的判断_睡觉觉觉得的博客-CSDN博客纸币(…...

.NET8.0 AOT 经验分享 FreeSql/FreeRedis/FreeScheduler 均已通过测试

2023年11月15日,对.net的开发圈是一个重大的日子,.net 8.0正式版发布。 圈内已经预热了有半个月有余,性能不断超越,开发体验越来越完美,早在.net 5.0的时候就各种吹风Aot编译,直到6.0 7.0使用仍然比较麻烦…...

Django之模型层

【1】常见的13中查询方法 例子语法:models.Userinfo.objects.filter().all() 查询方法解释all()查询所有数据first()那queryset中第一条数据last()那最后一条数据filter()带有过滤条件的查询,查询不到结果返回Noneget()带有guolv条件的查询,…...

京东数据挖掘(京东运营数据分析):2023年宠物行业数据分析报告

随着社会经济的发展,人均收入水平逐渐提高,使得宠物成为越来越多家庭的成员,宠物数量不断增长。伴随养宠人群的增多,宠物相关产业的发展也不断升温,宠物经济规模持续增长。 根据鲸参谋平台的数据显示,在宠物…...

五分钟k8s实战-Istio 网关

istio-03.png 在上一期 k8s-服务网格实战-配置 Mesh 中讲解了如何配置集群内的 Mesh 请求,Istio 同样也可以处理集群外部流量,也就是我们常见的网关。 其实和之前讲到的k8s入门到实战-使用Ingress Ingress 作用类似,都是将内部服务暴露出去的…...

vue-admin-template

修改登录接口 1.f12查看请求接口 模仿返回数据写接口 修改方式1 1.在env.devolopment修改 修改方式2 vue.config.js 改成本地接口地址 配置转发 后端创建相应接口,使用map返回相同的数据 修改前端请求路径 修改前端返回状态码 utils里面的request.js...

Go fsnotify简介

fsnotify是一个用Go编写的文件系统通知库。它提供了一种观察文件系统变化的机制,例如文件的创建、修改、删除、重命名和权限修改。它使用特定平台的事件通知API,例如Linux上的inotify,macOS上的FSEvents,以及Windows上的ReadDirec…...

分类预测 | Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征分类预测

分类预测 | Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征分类预测 目录 分类预测 | Matlab实现PSO-BiLSTM-Attention粒子群算法优化双向长短期记忆神经网络融合注意力机制多特征分类预测分类效果基本描述程序设计参考资料 分类效果…...

【Python】Pandas(学习笔记)

一、Pandas概述 1、Pandas介绍 2008年WesMcKinney开发出的库,专门用于数据挖掘的开源python库 以Numpy为基础,借力Numpy模块在计算方面性能高的优势 基于matplotib,能够简便的画图 独特的数据结构 import pandas as pd2、Pandas优势 便…...

京联易捷科技与劳埃德私募基金管理有限公司达成合作协议签署

京联易捷科技与劳埃德私募基金管理有限公司今日宣布正式签署合作协议,双方在数字化进程、资产管理与投资以及中英金融合作方面将展开全面合作。 劳埃德(中国)私募基金管理有限公司是英国劳埃德私募基金管理有限公司的全资子公司,拥有丰富的跨境投资经验和卓越的募资能力。该集…...

Netty Review - 从BIO到NIO的进化推演

文章目录 BIODEMO 1DEMO 2小结论单线程BIO的缺陷BIO如何处理并发多线程BIO服务器的弊端 NIONIO要解决的问题模拟NIO方案一: (等待连接时和等待数据时不阻塞)方案二(缓存Socket,轮询数据是否准备好)方案二存…...

​软考-高级-系统架构设计师教程(清华第2版)【第9章 软件可靠性基础知识(P320~344)-思维导图】​

软考-高级-系统架构设计师教程(清华第2版)【第9章 软件可靠性基础知识(P320~344)-思维导图】 课本里章节里所有蓝色字体的思维导图...

M系列 Mac安装配置Homebrew

目录 首先,验证电脑是否安装了Homebrew 1、打开终端输入以下指令: 2、如图所示,该电脑没有安装Homebrew ,下面我们安装Homebrew 一、官网下载 (不建议) 1、我们打开官网:https://brew.sh/ …...

WebRTC简介及使用

文章目录 前言一、WebRTC 简介1、webrtc 是什么2、webrtc 可以做什么3、数据传输需要些什么4、SDP 协议5、STUN6、TURN7、ICE 二、WebRTC 整体框架三、WebRTC 功能模块1、视频相关①、视频采集---video_capture②、视频编解码---video_coding③、视频加密---video_engine_encry…...

SCAU期末笔记 - 数据分析与数据挖掘题库解析

这门怎么题库答案不全啊日 来简单学一下子来 一、选择题(可多选) 将原始数据进行集成、变换、维度规约、数值规约是在以下哪个步骤的任务?(C) A. 频繁模式挖掘 B.分类和预测 C.数据预处理 D.数据流挖掘 A. 频繁模式挖掘:专注于发现数据中…...

Opencv中的addweighted函数

一.addweighted函数作用 addweighted()是OpenCV库中用于图像处理的函数,主要功能是将两个输入图像(尺寸和类型相同)按照指定的权重进行加权叠加(图像融合),并添加一个标量值&#x…...

《用户共鸣指数(E)驱动品牌大模型种草:如何抢占大模型搜索结果情感高地》

在注意力分散、内容高度同质化的时代,情感连接已成为品牌破圈的关键通道。我们在服务大量品牌客户的过程中发现,消费者对内容的“有感”程度,正日益成为影响品牌传播效率与转化率的核心变量。在生成式AI驱动的内容生成与推荐环境中&#xff0…...

测试markdown--肇兴

day1: 1、去程:7:04 --11:32高铁 高铁右转上售票大厅2楼,穿过候车厅下一楼,上大巴车 ¥10/人 **2、到达:**12点多到达寨子,买门票,美团/抖音:¥78人 3、中饭&a…...

对WWDC 2025 Keynote 内容的预测

借助我们以往对苹果公司发展路径的深入研究经验,以及大语言模型的分析能力,我们系统梳理了多年来苹果 WWDC 主题演讲的规律。在 WWDC 2025 即将揭幕之际,我们让 ChatGPT 对今年的 Keynote 内容进行了一个初步预测,聊作存档。等到明…...

高等数学(下)题型笔记(八)空间解析几何与向量代数

目录 0 前言 1 向量的点乘 1.1 基本公式 1.2 例题 2 向量的叉乘 2.1 基础知识 2.2 例题 3 空间平面方程 3.1 基础知识 3.2 例题 4 空间直线方程 4.1 基础知识 4.2 例题 5 旋转曲面及其方程 5.1 基础知识 5.2 例题 6 空间曲面的法线与切平面 6.1 基础知识 6.2…...

Python爬虫(一):爬虫伪装

一、网站防爬机制概述 在当今互联网环境中,具有一定规模或盈利性质的网站几乎都实施了各种防爬措施。这些措施主要分为两大类: 身份验证机制:直接将未经授权的爬虫阻挡在外反爬技术体系:通过各种技术手段增加爬虫获取数据的难度…...

Angular微前端架构:Module Federation + ngx-build-plus (Webpack)

以下是一个完整的 Angular 微前端示例,其中使用的是 Module Federation 和 npx-build-plus 实现了主应用(Shell)与子应用(Remote)的集成。 🛠️ 项目结构 angular-mf/ ├── shell-app/ # 主应用&…...

Mysql中select查询语句的执行过程

目录 1、介绍 1.1、组件介绍 1.2、Sql执行顺序 2、执行流程 2.1. 连接与认证 2.2. 查询缓存 2.3. 语法解析(Parser) 2.4、执行sql 1. 预处理(Preprocessor) 2. 查询优化器(Optimizer) 3. 执行器…...

LLMs 系列实操科普(1)

写在前面: 本期内容我们继续 Andrej Karpathy 的《How I use LLMs》讲座内容,原视频时长 ~130 分钟,以实操演示主流的一些 LLMs 的使用,由于涉及到实操,实际上并不适合以文字整理,但还是决定尽量整理一份笔…...