把LangChain跑起來的三個方法
使用LangChain開發LLM應用時，需要機器進行GLM部署，好多同學第一步就被勸退了，那么如何繞過這個步驟先學習LLM模型的應用，對Langchain進行快速上手？本片講解3個把LangChain跑起來
智駕科技MAXIEYE發布BEV平臺架構青云Hyperspace，并開放BEV感知標準件、輕地圖NOA量產方案和行泊合一高階域控產品。MAXIEYE的思路與特斯拉等頭部智駕玩家一致，BEV+Transformer已成為主流的自動駕駛技術路徑。MAXIEYE在L2基礎上，用兩年時間打磨真值系統、數據閉環等能力，推出基于BEV的諸多產品。面對海量Corner Case，MAXIEYE兩年養雞，推出高精度BEV架構，橫向精度5公分，縱向精度千分之一，穩定性趨近于真值。
青云BEV架構利用拓撲元素和組合導航算法，可支持一次性完成自動化建圖記憶，奠定記憶共享技術實現的基礎。該架構包括道路拓撲、目標軌跡、占用空間三大網絡，并形成了一套技術底座，包含真值系統、4D場景構建、數據自動化處理能力等。MAXIEYE發布海市MAXI-DI數據智能體系，包含量產數據閉環MAXI-DATA、真值系統MAXI-TRUTH SYSTEM、MET-TOOL全流程閉環測試開發工具鏈，以及仿真極限場景構建。基于青云BEV架構，MAXIPILOT 2.0平臺發布，是一套BEV重構的全系產品方案，覆蓋從單V到多V的全平臺解決方案矩陣，滿足城市L2增強、高速NOM、城區NOM、行泊合一、記憶行泊車全場景應用。
MAXIEYE發布了基于青云BEV架構的MAXIPILOT 2.0平臺，覆蓋了從單V到多V的全平臺解決方案矩陣，支持實現高速地圖NOM、記憶行泊車等智慧化功能方案。其中，MAXIPILOT 2.0 Pro支持5R6V的傳感器配置，實現了行泊高度合一，是中算力平臺又一性價比之選。而MAXIPILOT 2.0 MAX則主推nR9V的傳感器配置方案，能夠更好地應對城區復雜交互環境。此外，MAXIEYE還發布了“啟明星計劃”，面向全行業開放BEV感知標準件，加速高階智能化產品的應用繁榮。
MAXIEYE基于青云BEV架構發布了MAXIPILOT 2.0平臺，包括不同配置的傳感器方案和數據閉環系統，支持實現高速地圖NOM、記憶行泊車等智慧化功能方案。其中，記憶共享技術將城市NOA與記憶行車關聯起來，通過共享車輛記憶下的地圖，實現快速建圖和更新。這種技術思路與特斯拉、華為和小鵬等公司的無圖城市NOA方案相似，需要建立BEV架構和大量數據支持。MAXIEYE的記憶行車方案成本較低，可實現高效跨平臺開發需求，為車廠提供科技平權下的高性價比方案。同時，青云BEV感知標準件可滿足車廠海外芯片和國產化芯片的橫向布局，加速智能化產品的應用繁榮。
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