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在连接的自动驾驶车辆上测试大型语言模型的驾驶理论知识和技能
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究评估了多模态大型语言模型（MLLMs）在自动驾驶领域的应用，并发现它们在预测复杂、动态的驾驶环境中存在不足。通过使用专门设计的模拟器进行实验研究，结果显示当前领先的MLLMs在真实动态环境中应用能力上存在重要差距，需要改进基础模型以提高其在真实世界动态环境中的适用性。
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关键要点
- 本研究评估了多模态大型语言模型（MLLMs）在自动驾驶领域的应用。
- 研究挑战和验证了MLLMs在封闭环控制环境下的推理和解释能力。
- 发现MLLMs在预测复杂、动态的驾驶环境中存在不足。
- 模型在描绘动态行为的帧之间缺乏连贯的叙述或逻辑序列。
- 使用专门设计的模拟器DriveSim生成多样化的驾驶情景进行实验研究。
- 评估了各种MLLMs作为驾驶世界模型的能力，并贡献了开源代码和新数据集'Eval-LLM-Drive'。
- 研究结果强调了当前领先的MLLMs在真实动态环境中的应用能力存在重要差距。
- 需要改进基础模型以提高其在真实世界动态环境中的适用性。
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