自动驾驶

TeamTR: Trust-Region Fine-Tuning for Multi-Agent LLM Coordination

TeamTR: 用于多智能体大语言模型协调的信赖区域微调

Yi Xie, Siao Liu, Falong Fan, Yuanqi Yao, Yue Zhao, Bo Liu

机构 * Department of Electrical \& Computer Engineering, University of Arizona ； Engineering College, Soochow University ； INSAIT, Sofia University "St. Kliment Ohridski" ； Department of Electrical ； Computer Engineering, Stony Brook University 纠错

专题命中 规划控制 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出TeamTR，通过信赖区域框架在每个组件更新后重采样轨迹并控制每个智能体的发散度，解决多智能体系统中因上下文分布变化导致的性能下降问题，实验表明其在协调回归抑制和组件替换支持方面优于单智能体和序列基线。

Comments 9pages, Accepted at ICML2026

Zero-Human Demonstration End-to-end Autonomous Driving with Trajectory Scorer

基于轨迹评分器的零人类示范端到端自动驾驶

Zhenxin Li, Nadine Chang, Wenhao Yao, Xinglong Sun, Zi Wang, Maying Shen, Jingde Chen, Jingyu Song, Kailin Li, Zuxuan Wu, Shiyi Lan, Jose M. Alvarez

机构 * Institute of Trustworthy Embodied AI（可信具身人工智能研究所） ； Fudan University（复旦大学） ； Shanghai Key Laboratory of Multimodal Embodied AI（上海多模态具身人工智能重点实验室） ； NVIDIA ； University of Michigan（密歇根大学） ； East China Normal University（华东师范大学） 纠错

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

AI总结 研究提出ZTRS，一种基于强化学习的端到端自动驾驶规划范式，仅依靠真实世界图像和规则奖励训练，无需人类示范。通过详尽策略优化，能更好推广到长尾驾驶场景，在相关数据集上展现出优于模仿学习方法的性能。

Thinking Ahead: Foresight Intelligence in MLLMs and World Model

提前思考：多模态语言模型和世界模型中的预见智能

Zhantao Gong, Liaoyuan Fan, Qing Guo, Xun Xu, Xulei Yang, Shijie Li

机构 * College of Software, Nankai University, China（南开大学软件学院） ； The University of Hong Kong, China（香港大学） ； NKIARI, Shenzhen Futian, China（NKIARI，深圳福田，中国） ； AAIS & VCIP, Nankai University, China（AAIS与VCIP，南开大学，中国） ； A*STAR Institute of Advanced Intelligence and Computing, Singapore（新加坡A*STAR先进智能与计算研究所） 纠错

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

AI总结 研究定义预见智能，引入FSU-QA数据集，对视觉语言模型在预见任务中全面研究，发现当前模型不足。该数据集可评估世界模型，增强预见推理，微调小模型能超大型先进模型，为开发下一代模型提供基础，还验证了评估协议。

Comments Accepted by ECCV 2026

Degenerate coupled-cluster theory

退化耦合簇理论

So Hirata

专题命中 BEV与占用 ：occupancy(abstract)

AI总结 本文提出一种能扩展至任意退化或非退化Slater行列式参考的耦合簇方法，适用于多种电子分布和自旋多重度情况，并开发了新的多参考耦合簇理论以处理强相关问题。

Multi-Modal Beamforming with Model Compression and Modality Generation for V2X Networks

用于车联网的基于模型压缩和模态生成的多模态波束成形

Chen Shang, Dinh Thai Hoang, Jiadong Yu

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(abstract)

AI总结 针对6G车联网中ISAC范式的不足，提出基于分层Transformer的多模态学习框架BeamTransFuser，利用跨模态相关性提升波束预测性能，开发剪枝方案减少延迟，引入生成模型处理模态缺失，实验证明该方案优于现有基线。

Comments 15 pages, 5 figures

Journal ref IEEE Transactions on Mobile Computing, 2026

ROAD-Waymo: A Large-Scale Action Awareness Dataset for Autonomous Driving

ROAD-Waymo：一个用于自动驾驶的大规模动作感知数据集

Salman Khan, Izzeddin Teeti, Reza Javanmard Alitappeh, Mihaela C. Stoian, Eleonora Giunchiglia, Gurkirt Singh, Andrew Bradley, Fabio Cuzzolin

机构 * Oxford Brookes University（奥克斯福德布鲁克斯大学） ； MAZUST ； University of Oxford（牛津大学） ； Imperial College London（伦敦帝国学院） ； ETH Zurich（苏黎世联邦理工学院） 纠错

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

AI总结 本文提出ROAD-Waymo数据集，用于道路场景中代理、动作等检测技术开发与基准测试，比现有数据集更大更具挑战性，含大量标注数据，通过新注释管道增强完整性，还能解决不同国家道路场景的域适应问题。