
Awesome-LLM4AD
一站式速查大模型自动驾驶资源,紧跟前沿不迷路
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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1906
使用教程
⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理;原始文档不完整,部分步骤为通用流程推断,实际安装请以项目官方文档为准。
⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明,以下步骤为通用流程,请以官方文档为准。
环境要求
- 可访问 GitHub 的网络环境
- 已安装 Git(用于克隆仓库)
- 可查看 Markdown 的编辑器或浏览器
- 可选:可访问 arXiv 查看综述论文
安装与启动步骤
-
1克隆仓库
把 Awesome-LLM4AD 资源仓库下载到本地,README 未给出其它获取方式,克隆后即可离线浏览。
git clone https://github.com/Thinklab-SJTU/Awesome-LLM4AD.git -
2阅读领域总览
打开 README 中的 Overview of LLM4AD 章节,了解 LLM4AD 的定义及其与 VLM4AD、VLA4AD 的关系。
-
3按目录查资源
根据 Table of Contents 跳转到 Papers、Datasets 等章节,定位自己关注的论文与数据集。
-
4查阅综述论文
README 指出综述论文位于 arXiv,包含更详细的讨论并会持续更新,可前往阅读。
-
5引用或贡献
若仓库有帮助,可按 README 提供的 BibTeX 引用;也可通过作者邮箱或提交 PR 补充资料。
如何确认成功
本地出现 Awesome-LLM4AD 目录并能打开 README.md,看到 Papers、Datasets、Citation 等章节即获取成功。
常见问题
Q:这个项目需要安装依赖或启动服务吗?
A:不需要。README 未提供任何安装或运行说明,它是论文、数据集等资源的索引列表,克隆后直接阅读即可。
Q:怎么把资料贡献给这个仓库?
A:README 说明可联系 yangzhenjie@sjtu.edu.cn 或 jiaxiaosong@sjtu.edu.cn,也可直接提交 PR。
Q:有更详细的系统性介绍吗?
A:有。README 指向综述论文 arXiv:2311.01043,包含更详细讨论并会持续更新。
Q:使用该仓库需要引用吗?
A:README 建议在仓库对你有帮助时引用其 BibTeX 条目(yang2023survey)。
注意事项
- 该仓库为精选资源列表,不含可执行代码,因此没有安装、端口或配置文件相关说明。
- 内容持续更新以跟踪 LLM4AD 前沿,建议定期 git pull 获取最新资源。
- 本教程步骤依据 README 实际内容整理,未包含 README 中未给出的命令、包名或路径。
- 仓库由 SJTU-ReThinklab 维护,欢迎 star 与 PR 贡献。
核心亮点
- 资源分类清晰,覆盖感知、规划、决策等关键任务,便于按需检索
- 持续更新,及时收录最新论文和开源代码,保持前沿性
- 社区驱动,贡献者多,资源筛选相对可靠,节省调研时间
不足之处
- 列表式资源,缺乏深度解读和对比分析,需自行阅读原文
- 部分条目可能未及时更新,存在链接失效风险
适用场景
- 科研人员快速调研大模型在自动驾驶中的研究现状
- 工程师寻找可落地的VLM/VLA模型及代码实现
- 产品经理或投资人了解自动驾驶AI技术趋势
替代项目
Awesome-Autonomous-Driving、Awesome-VLM-Agent、Awesome-World-Models
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