自动驾驶

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。

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