扩散模型技术原理 - 扩散模型是一种生成式模型 本质是通过去噪过程学习数据分布 噪音符合特定分布 [1] - 模型原理基于对数据分布的学习和模拟 包含正向扩散过程和反向生成过程 [2] - 开山之作自2020年提出 目前引用量已超过20000次 [2] 扩散模型在自动驾驶领域的应用 - 应用主要集中在数据生成 场景预测 感知增强和路径规划等方面 [11] - 可对连续分布噪音和离散分布噪音进行去噪 适用于决策规划等离散问题 [11] - 在端到端和VLA架构中都发挥重要作用 [11] 端到端自动驾驶课程技术体系 - 课程涵盖多模态大模型 BEV感知 强化学习 视觉Transformer 扩散模型等核心技术 [21] - 第二章包含大语言模型 BEV感知 扩散模型理论 强化学习与RLHF等关键技术栈 [18][27] - 扩散模型多模轨迹预测成为学术界和工业界追捧的热点 多家公司尝试落地 [33][34] 课程章节内容设计 - 第一章介绍端到端自动驾驶发展历史 技术范式演变及业界动态 [27] - 第二章重点讲解端到端涉及的背景知识 为后续章节奠定基础 [27] - 第三章聚焦二段式端到端 分析PLUTO CarPlanner和Plan-R1等经典与前沿工作 [28] - 第四章深入一段式端到端子领域 包括基于感知 世界模型 扩散模型和VLA的方法 [29] - 第五章设置RLHF微调大作业 提供预训练和强化学习模块的实战指导 [38] 实战项目安排 - 包含Diffusion Planner实战项目 适用于求职应用场景 [33] - 基于小米ORION的VLA实战 揭开自动驾驶VLA神秘面纱 [36] - RLHF微调作业具有良好延展性 可迁移到VLA相关算法中 [38] 技术人才市场需求 - VLA/VLM大模型算法专家薪资达40-70K-15薪 [19] - 多模态VLA大模型方向顶尖技术人才薪资达90-120K-16薪 [19] - VLM/VLA大模型算法工程师薪资35-65K [19] - VLM实习生日薪220-400元 [19] 课程特色与目标 - 基于Just-in-Time Learning理念 帮助学员快速掌握核心技术栈 [22] - 构建端到端自动驾驶研究框架 提升论文分类和创新点提取能力 [23] - 学完可达1年左右端到端自动驾驶算法工程师水平 [43] - 可复现扩散模型 VLA等主流算法框架 应用于实际项目 [46]