智己和Momenta的端到端大模型,有点搞不懂 AD算法5.0 端到端大模型,官方称这是感知规划一体的“真端到端”,作为长期记忆 同时有DLP深度学习规划作为短期记忆 称能将训练的成本降低10-100倍 这个长期记忆和短期记忆的关系是啥? 有点理想汽车端到端+VLM的感觉了 有点不懂,有专业的解释一下么?

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