华盛顿大学团队提出iCORE框架,通过统一编码合作图、义务图和审计映射,解决多智能体协作的可审计性缺口。该框架认证工作健全性和分配稳定性,在真实LLM执行中实现轨迹质量提升26.4%,显著优于被动观测,增强责任追溯与工作验证能力。
本研究提出了一种基于变换器的扩散规划器,旨在解决复杂开放世界中的类人驾驶行为挑战,确保轨迹质量。实验结果表明,该方法在nuPlan基准上表现优异。
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