世界模型

LWDrive: Layer-Wise World-Model-Guided Vision-Language Model Planning for Autonomous Driving

LWDrive: 基于逐层世界模型的视觉-语言模型自动驾驶规划

Chen Yang, Yuhao Wei, Ze Xu, Ziheng Zou, Shuang Liang, Delin Ouyang, Lingfeng Qi, Jie Li, Guofa Li

机构 * Chongqing University（重庆大学） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world-model(title,abstract)；world-model(title,abstract)；分类 cs.AI、cs.CV

AI总结 提出LWDrive框架，通过逐层世界模型引导，将VLM输出的粗轨迹逐步细化为几何精确、多视角感知的规划轨迹，在NAVSIM基准上取得92.0分。

Long-term Traffic Simulation via Structured Autoregressive Modeling

基于结构化自回归建模的长期交通仿真

Lingyu Xiao, Zexin Feng, Xintao Yan

机构 * The University of Hong Kong（香港大学） 纠错

专题命中 自动驾驶 ：world model(abstract)；world model(abstract)；分类 cs.AI、cs.RO

AI总结 提出RosettaSim框架，利用大规模序列模型的归纳偏置和统计先验，通过结构化自回归流建模场景拓扑、智能体状态和生成意图，实现短期准确与长期稳定仿真；并引入基于检索的交通评估（RTE）解决长期评估难题。

Comments ECCV 2026 Accepted