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README.md

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+好的，这是基于我们之前的讨论，并且**假设你已经将Mermaid图成功转换为名为 `conceptual_knowledge_graph.png` 的图片，并打算将其上传到你的Hugging Face仓库根目录**的 `README.md` 完整内容。
+
+**请注意：** 你需要将 `[你的训练样本数]`、`[你的训练epoch数]`、`[你的测试样本数]` 这些占位符替换为你的实际数值。
+
 ```markdown
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 license: apache-2.0
@@ -34,11 +38,11 @@ This repository contains a LoRA (Low-Rank Adaptation) adapter fine-tuned on the
     *   **类型：** 综合生成的文本格式轨迹数据。
     *   **格式：** 每个样本包含一段历史轨迹和对应的未来真实轨迹，表示为 `历史: x1,y1,vx1,vy1; ... 预测: xN,yN,vxN,vyN; ...`。
     *   **物理规律：** 数据生成脚本中包含了匀速直线运动和匀加速直线运动模型，确保训练数据在理想情况下符合基础物理。时间步长 `dt` 设置为 0.1秒。
-    *   **规模：** 使用了约 300 条样本进行微调演示。
+    *   **规模：** 使用了约 [你的训练样本数，例如 300] 条样本进行微调演示。
 3.  **微调技术：**
     *   **LoRA (Low-Rank Adaptation)：** 主要对`gpt2`模型中的注意力权重 (`c_attn`) 应用LoRA层。
     *   **LoRA参数：**秩 (r) = 8, alpha = 16, dropout = 0.05。
-    *   **训练设置：** 在Google Colab T4 GPU上进行了 5 个epoch的训练，批次大小为4，学习率为3e-4。
+    *   **训练设置：** 在Google Colab T4 GPU上进行了 [你的训练epoch数，例如 5] 个epoch的训练，批次大小为4，学习率为3e-4。
 4.  **目标：** 模型学习根据给定的历史轨迹（包括位置x, y和速度vx, vy）续写生成未来若干时间步的轨迹。
 
 ## 如何使用
@@ -130,7 +134,7 @@ print(f"解析后的预测点: {predicted_points}")
 
 ## 评估结果
 
-在包含 50 条样本的独立测试集上进行了评估。评估指标主要关注预测轨迹的准确性和物理一致性。
+在包含 [你的测试样本数，例如 50] 条样本的独立测试集上进行了评估。评估指标主要关注预测轨迹的准确性和物理一致性。
 
 *   **平均位移误差 (Average Displacement Error, ADE):** `0.2684` 米 (平均每个预测时间步与真值的欧氏距离)
 *   **最终位移误差 (Final Displacement Error, FDE):** `0.2810` 米 (预测轨迹最后一个点与真值的欧氏距离)
@@ -156,28 +160,7 @@ print(f"解析后的预测点: {predicted_points}")
 为了更好地理解LLM与物理常识模块在无人驾驶轨迹预测中的结合，我们可以构想一个概念性的知识图谱。
 
 ![概念知识图谱](conceptual_knowledge_graph.png)
-*(请确保名为 `conceptual_knowledge_graph.png` 的图片与此 `README.md` 文件一起上传到Hugging Face仓库的根目录。你可以使用Mermaid或其他工具生成此图。)*
-
-**图谱示例Mermaid代码 (用于生成上述图片):**
-```mermaid
-graph TD
-    A[历史轨迹 (文本)] --> B{GPT-2 + LoRA};
-    B --> C[预测轨迹 (文本)];
-    C --> D[解析器];
-    D --> E[结构化预测轨迹 (数值)];
-    F[真实轨迹 (数值)] --> G{评估模块};
-    E --> G;
-    G --> H[ADE, FDE, 物理一致性指标];
-
-    subgraph "LLM 微调"
-        I[训练数据 (含物理规律)] --> J{训练过程};
-        J --> B;
-        K[损失函数] --> J;
-    end
-
-    style B fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
-    style J fill:#ccf,stroke:#333,stroke-width:2px
-```
+*(上图展示了系统的主要组件和数据流。请确保名为 `conceptual_knowledge_graph.png` 的图片已上传到本仓库的根目录。)*
 
 ## 局限性与未来工作
 
@@ -195,7 +178,6 @@ graph TD
 © 2024 天算AI科技研发实验室 (Natural Algorithm AI R&D Lab).
 
 本项目根据 Apache License 2.0 许可证授权。详情请参阅仓库中的 `LICENSE` 文件。
+*(请确保在仓库根目录添加一个名为 `LICENSE` 的文件，其中包含 Apache 2.0 许可证的完整文本。)*
 
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-```
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