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大型视觉-语言模型能否获得驾驶执照？面向可靠通用人工智能的基准研究
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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。研究结果突出了当前领先的MLLMs在真实动态环境中应用能力上的重要差距，强调了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。
- 研究挑战和验证了一些关于MLLMs在动态行驶情景推理能力的常见假设。
- 发现MLLMs在预测复杂、动态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能力。
- 使用DriveSim模拟器生成多样化的驾驶情景进行全面实验研究。
- 研究贡献了开源代码和新数据集“Eval-LLM-Drive”。
- 结果强调了当前领先的MLLMs在真实动态环境中的应用能力差距。
- 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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