自动驾驶

DIVER: Reinforced Diffusion Breaks Imitation Bottlenecks in End-to-End Autonomous Driving

DIVER：强化扩散突破端到端自动驾驶的模仿瓶颈

Ziying Song, Lin Liu, Hongyu Pan, Bencheng Liao, Mingzhe Guo, Lei Yang, Yongchang Zhang, Shaoqing Xu, Caiyan Jia, Yadan Luo

机构 * School of Artificial Intelligence (School of Software), Yanshan University（燕山大学人工智能学院（软件学院）） ； Beijing Key Laboratory of Traffic Data Mining and Embodied Intelligence, School of Computer Science and Technology, Beijing Jiaotong University（北京交通大数据挖掘与具身智能关键实验室，北京交通大学计算机科学与技术学院） ； Horizon Robotics（地平线机器人） ； School of Mechanical and Aerospace Engineering, Nanyang Technological University（南洋理工大学机械与航空航天工程学院） ； University of Macau（澳门大学） ； School of Electrical Engineering and Computer Science, The University of Queensland（昆士兰大学电子工程与计算机科学学院） 纠错

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

AI总结 DIVER通过融合强化学习与扩散生成，生成多样化可行轨迹，提升自动驾驶的泛化能力，解决模仿学习中的模式崩溃问题。

Comments 17 pages, 10 figures

CascadeOcc: Rethinking 3D Occupancy World Models with Cascaded VQ Representations

CascadeOcc: 用级联VQ表示重新思考3D占用世界模型

Kyumin Hwang, Wonhyeok Choi, Jaeyeul Kim, Jihun Park, Daehee Park, Sunghoon Im

机构 * Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology (DGIST)（大邱庆北科学技术院） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：occupancy(title,abstract)；autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出CascadeOcc，一种通过级联向量量化机制在自回归框架中利用占用表示内在结构层次，实现从粗到细的3D场景预测和运动规划，在4D占用预测和运动规划基准上取得优越性能。

Comments Accepted to IEEE Signal Processing Letters (SPL), 2026

A Comprehensive Survey on World Models for Embodied AI

具身AI世界模型综述

Xinqing Li, Xin He, Le Zhang, Min Wu, Xiaoli Li, Yun Liu

机构 * College of Computer Science and the Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Nankai University（南开大学计算机科学学院与前沿交叉学科研究院） ； School of Computer Science and Engineering, Tianjin University of Technology（天津理工大学计算机科学与工程学院） ； School of Information and Communication Engineering, University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学信息与通信工程学院） ； Institute for Infocomm Research (I2R), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR)（新加坡科技研究局资讯通信研究院） ； Information Systems Technology and Design (ISTD) Pillar, Singapore University of Technology and Design (SUTD)（新加坡科技设计大学信息系统科技与设计系） 纠错

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

AI总结 本文系统综述了具身AI中的世界模型，提出了功能、时间建模和空间表示的三轴分类法，并总结了数据资源、评估指标及开放挑战。

Comments https://github.com/Li-Zn-H/AwesomeWorldModels