自动驾驶

PRAM-R: A Perception-Reasoning-Action-Memory Framework with LLM-Guided Modality Routing for Adaptive Autonomous Driving

PRAM-R：一种具有LLM引导模态路由的感知-推理-行动-记忆框架，用于自适应自动驾驶

Yi Zhang, Xian Zhang, Saisi Zhao, Yinglei Song, Chengdong Wu, Nenad Petrovic, Alois Knoll

专题命中 感知 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 PRAM-R通过LLM引导的模态路由和分层记忆模块，实现高效自适应的多模态感知，提升自动驾驶的稳定性和效率。

Extremely Simple Multimodal Outlier Synthesis for Out-of-Distribution Detection and Segmentation

极简多模态异常合成用于分布外检测与分割

Moru Liu, Hao Dong, Jessica Kelly, Olga Fink, Mario Trapp

机构 * Technical University of Munich（慕尼黑技术大学） ； ETH Zürich（苏黎世联邦理工学院） ； Fraunhofer IKS（弗劳恩霍夫研究所） ； EPFL（苏黎世联邦理工学院） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 本文提出极简多模态异常合成方法Feature Mixing，通过理论支持提升OOD检测性能，实验表明其在多个数据集上达到最优效果，速度提升显著。

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