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Alpamayo R1
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新研究提出驾驶 VLA 的二维安全包络
一篇新研究论文探讨了视觉-语言-动作 (VLA) 驾驶规划器的安全包络，特别评估了 Alpamayo R1 模型。研究发现，单一的聚合安全阈值可能会掩盖高严重性故障的场景。通过分析 15,968 对剪辑攻击，研究人员确定了六个离散的严重性等级，并发现具有更宽松噪声阈值的场景不一定具有较低的高严重性故障率。研究结果表明，对于可部署的驾驶 VLA 的 SOTIF ODD 规范，需要一个二维安全包络。
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驾驶AI模型在传感器扰动下表现出推理脆弱性
一篇题为“迷失在雾中”的新研究论文，调查了自动驾驶领域中视觉-语言-动作（VLA）模型的推理脆弱性。该研究在近2000个场景中，对Alpamayo R1模型进行了包括噪声、极端光照和雾等多种传感器扰动测试。研究人员发现，模型因果链（CoC）解释的变化与轨迹偏差的显著增加直接相关，这凸显了推理一致性作为VLA部署的关键安全指标的重要性。