本文探讨了MIT在深度交通模拟中的研究，重点分析分布式决策对混合智能交通的影响。研究采用强化学习和多智能体学习方法，评估AI驱动交通的效果，并介绍可控交通生成技术、闭环模拟学习方法及创新模型Open-TI，以提高交通规则遵守性和仿真真实性。此外，TrafficGPT和BehaviorGPT系统利用AI技术实现多尺度交通预测，解决自主驾驶汽车在安全关键场景中的策略开发问题。