deep-neural-network-driven autonomous cdeepfuzz

一、论文信息 发表日期：2015年 发表机构：新加坡国立大学，计算机科学系 二、论文内容 1.解决问题：无人车在人员密集处的速度规划算法 2.方法：前向仿真+强化学习概念 ①.路径规划和速度规划进行解耦，进行速度规划之前路径已确定。 ②.速度规划采取部分可观测马尔可夫决策过程，借用了强化学习的动作价 ......

Building agents with LLM (large language model) as its core controller is a cool concept. Several proof-of-concepts demos, such as AutoGPT, GPT-Engine ......