自动驾驶

CrashSight: A Phase-Aware, Infrastructure-Centric Video Benchmark for Traffic Crash Scene Understanding and Reasoning

CrashSight：面向交通事故场景理解与推理的相位感知、基础设施导向视频基准

Rui Gan, Junyi Ma, Pei Li, Xingyou Yang, Kai Chen, Sikai Chen, Bin Ran

机构 * University of Wisconsin–Madison（威斯康星大学麦迪逊分校） ； University of Wyoming（怀俄明大学） ； Columbia University（哥伦比亚大学） 纠错

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

AI总结 CrashSight通过真实道路摄像头数据构建大规模视频基准，评估视觉语言模型在交通事故场景中的理解与推理能力，揭示现有模型在时间与因果推理方面的不足。

SimScale: Learning to Drive via Real-World Simulation at Scale

SimScale：通过大规模真实世界模拟学习驾驶

Haochen Tian, Tianyu Li, Haochen Liu, Jiazhi Yang, Yihang Qiu, Guang Li, Junli Wang, Yinfeng Gao, Zhang Zhang, Liang Wang, Hangjun Ye, Tieniu Tan, Long Chen, Hongyang Li

机构 * MAIS, Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences（中国科学院自动化研究所多模态人工智能系统实验室） ； OpenDriveLab at The University of Hong Kong（香港大学OpenDriveLab） ； Xiaomi EV（小米汽车） 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 本文提出SimScale框架，通过合成大规模未见状态提升自动驾驶鲁棒性和泛化能力，实验显示在navhard和navtest上分别提升8.6和2.9 EPDMS。

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