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EMMA：端到端多模态自动驾驶模型
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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
我们评估了多模态大型语言模型（MLLMs）在自动驾驶中的应用，发现其在动态驾驶场景推理方面存在不足。通过DriveSim模拟器生成多样化场景，提出了新数据集“Eval-LLM-Drive”。研究表明，当前MLLMs在真实动态环境中的应用能力存在显著差距，需改进基础模型。
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关键要点
- 评估多模态大型语言模型（MLLMs）在自动驾驶领域的应用。
- 重点关注MLLMs在动态驾驶场景推理和解释能力上的不足。
- 发现MLLMs在预测复杂动态驾驶环境中存在困难。
- 使用DriveSim模拟器生成多样化驾驶场景进行实验研究。
- 贡献了新数据集“Eval-LLM-Drive”以评估MLLMs在驾驶中的能力。
- 研究结果显示当前MLLMs在真实动态环境中的应用能力存在显著差距。
- 强调需要改进基础模型以提高在真实世界动态环境中的适用性。
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