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原標(biāo)題：AI大模型控制紅綠燈，港科大（廣州）智慧交通新成果已開源
關(guān)鍵字：交通,信號(hào)燈,模型,軌跡,研究人員
文章來源：量子位
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內(nèi)容摘要：

LLMLight團(tuán)隊(duì) 投稿量子位 | 公眾號(hào) QbitAI大模型“上路”，干起了交通信號(hào)控制（TSC）的活～
模型名為LightGPT，以排隊(duì)及不同區(qū)段快要接近信號(hào)燈的車輛對(duì)路通狀況分析，進(jìn)而確定最好的信號(hào)燈配置。
該模型由香港科技大學(xué)（廣州）的研究團(tuán)隊(duì)提出，其背后關(guān)鍵是一個(gè)名為LLMLight的框架。
該框架向智能體提供詳細(xì)的實(shí)時(shí)交通狀況，并結(jié)合先驗(yàn)知識(shí)構(gòu)成提示，利用大模型卓越的泛化能力，采用符合人類直覺的推理和決策過程來實(shí)現(xiàn)有效的交通控制。
在九個(gè)交通流數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)證明了LLMLight框架的有效性、泛化能力和可解釋性。
具體來說，在真實(shí)數(shù)據(jù)集上，LLMLight在所有基準(zhǔn)測試中始終達(dá)到了SOTA或與經(jīng)典強(qiáng)化學(xué)習(xí)等方法同等的性能水平，并且擁有比后者更為強(qiáng)大的泛化性。
同時(shí)，LLMLight還能在決策時(shí)提供背后的分析邏輯，這一可解釋性實(shí)現(xiàn)了信號(hào)燈控制的透明化。
TSC垂類大模型LightGPT在此任務(wù)上的決策能力顯著優(yōu)于GPT-4。
即便在濟(jì)南、杭州、紐約等復(fù)雜路網(wǎng)下，也展示出突出性能。
目前，LLMLight框架、交通信號(hào)燈控制垂類大模型LightGPT已開源。
LLM應(yīng)用于

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文章來源：量子位
作者微信：QbitAI
作者簡介：追蹤人工智能新趨勢(shì)，關(guān)注科技行業(yè)新突破