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TeLL-Drive：通过教师大型语言模型指导深度强化学习提升自动驾驶能力
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出TeLL-Drive框架，结合教师语言模型与学生强化学习，旨在解决自动驾驶中的高样本复杂度和实时决策问题。实验结果表明，该框架在多种交通场景下优于现有方法，提升了自动驾驶的适应性和安全性。
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关键要点
- 本研究提出TeLL-Drive框架，结合教师语言模型与学生强化学习。
- TeLL-Drive旨在解决自动驾驶中的高样本复杂度和实时决策问题。
- 框架通过上下文丰富的提示生成高水平驾驶策略。
- TeLL-Drive加速策略收敛并增强鲁棒性。
- 实验结果表明TeLL-Drive在多种交通场景下优于现有方法。
- 该框架显著提高了自动驾驶系统的适应性和安全性。
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