自动驾驶汽车使用计算机视觉、传感器数据和机器学习的组合进行导航和决策。摄像头、激光雷达和雷达捕捉周围环境，而人工智能模型处理这些数据，以检测行人、车辆和交通标志等物体。
路径规划算法根据实时输入计算安全路线，考虑道路条件和交通。深度学习模型，特别是cnn，对于车道检测和障碍物识别等任务至关重要。
传感器融合和AI的集成使车辆能够适应动态环境，确保导航的安全性和效率。
你如何从视频中识别动作？
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人工智能代理如何在决策中维护安全性？
“AI代理通过数据保护、算法透明性和强大的访问控制来维护决策过程中的安全性。通过确保它们使用的数据的完整性和机密性，这些代理可以在不暴露敏感信息的情况下做出明智的决策。例如，在处理用于欺诈检测等应用的个人数据时，AI系统通常采用加密技术来保
您如何确保在同步过程中数据的一致性？
为了确保同步期间的数据一致性，采用各种技术以维护不同系统或数据库间数据的完整性是至关重要的。一种常用的方法是实施两阶段提交（2PC）协议，该协议确保分布式系统中所有参与节点在事务最终确定之前达成一致。这种方法有助于防止某些系统更新数据而其他
LLM的保护措施可以在训练后添加，还是必须在训练期间集成？
是的，LLM护栏可以根据实际使用情况动态更新，尽管这需要一个允许持续监控和调整的基础设施。一种方法是实现主动学习框架，其中系统可以实时识别有害内容或新兴语言趋势的新示例。当检测到这样的示例时，系统可以将它们合并到其训练管道中，重新训练模型或