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Building Reliable Simulated Driving Agents through Self-Play Expansion

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内容提要

本研究通过在Waymo开放运动数据集上进行自我对弈训练，显著提升了自动驾驶代理的可靠性，达成99.8%的目标，展示了其在多种场景下的鲁棒性。

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