Drive-WM是第一个与现有规划模型兼容的驾驶世界模型，通过预测未来事件和评估风险，提高道路安全和效率。评估验证了其在真实驾驶数据集上的可行性。

MyGo：一致且可控的多视角驾驶视频生成与摄像头控制
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Drive-WM是第一个与现有规划模型兼容的驾驶世界模型，通过预测未来事件并评估风险，提高道路安全和效率。评估验证了其能为真实世界模拟和安全规划开辟新可能性。

BEVWorld：基于统一 BEV 潜空间的自动驾驶多模态世界模型
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Drive-WM是第一个与现有规划模型兼容的驾驶世界模型，通过预测未来事件并评估风险，提高道路安全和效率。评估验证了其能为真实世界模拟和安全规划开辟新可能性。

DriveDreamer-2: 增强型世界模型用于多样化驾驶视频生成
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研究人员提出了一种新的健康护理范式，将患者与医疗服务提供者之间的交互表示为事件流，并通过预测未来事件的任务来建模诊断和治疗选择等任务。他们使用MIMIC-IV数据集开发了一个名为MIMIC-SEQ的序列建模基准，研究其能力。

重症监护作为一个大的序列建模问题
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提出了一种新颖的变分自编码器来捕捉时间动态的混合，通过使用学习到的依赖图来预测未来事件时间和事件类型，在预测真实世界事件序列中表现出更高的准确性。

动态潜在图引导的神经时态点过程
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