任少卿团队提出MM-Future多模式世界—动作联合模型,可一次生成多组场景—动作假设并共同演化,再筛选最优轨迹。该模型通过MM-Tokens压缩视觉特征、Best-of-Many监督和专属未来评分器,在NAVSIM上PDMS达94.0,验证了多模式联合建模能稳定提升规划指标,但计算开销与隐式表征仍待解决。
在这篇论文中,我们介绍了一种介于开环评估和闭环评估之间的评估范式,即使用大型数据集与非反应式模拟器相结合,实现大规模真实世界基准测试。我们展示了该方法在衡量终到终自动驾驶时更好地与闭环评估对齐,并在 CVPR 2024 的新竞赛中取得了一些新的见解。
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