自动驾驶

NTR: Neural Token Reconstruction for Scene Token Bottleneck in End-to-End Driving

NTR：端到端驾驶中场景令牌瓶颈的神经令牌重建

Jiahui Li, Jiawei Sun, Zixiang Ren, Ming Liu, Jiamin Shi, Ruiteng Zhao, Zhiyang Liu, Liying Liu, Zuoguan Wang, Kaidi Yang

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Black Sesame Technologies（黑 sesame 技术公司） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：end-to-end driving(title)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 针对端到端驾驶中场景令牌瓶颈缺乏视觉监督的问题，提出神经令牌重建（NTR）框架，通过自蒸馏掩码潜在重建约束场景令牌保留更丰富的视觉表示，实现最先进的驾驶性能。

Before Parc Fermé: RL-Time Pruning for Efficient Embodied LLMs in Autonomous Driving

在封闭停车场之前：面向自动驾驶高效具身大语言模型的强化学习时间剪枝

Luca Benfenati, Ali Azimi, Matteo Risso, Fabio Carapellese, Daniele Jahier Pagliari, Alessio Burrello

机构 * Department of Control and Computer Engineering（控制与计算机工程系） ； Department of Mechanical and Aerospace Engineering（机械与航空航天工程系） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(title)；分类 cs.RO

AI总结 提出一种在强化学习过程中进行剪枝的策略BPF，通过任务特定监督和闭环反馈压缩具身大语言模型控制器，在自动驾驶控制管道中实现了更好的性能-内存-吞吐量权衡。