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，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。

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。

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。