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Cosmos-Reason2-8B
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新的视觉语言模型技术提高了自动驾驶的推理能力和效率
研究人员正在开发用于自动驾驶的视觉语言模型（VLM）的新方法，以提高推理能力并减少幻觉。一种方法 DEFT-RLVR 通过使未来轨迹成为验证目标而非预决策锚点来解决轨迹锚定偏差，从而实现更忠实的推理。另一种方法 TALSC 侧重于通过考虑传感器数据的及时性来优化大型和小型视觉语言模型在基础设施辅助自动驾驶中的协作。此外，MoRAL 提出了一种紧凑型视觉语言模型方法，该方法将推理与传感器数据相结合，从而在边缘设备上实现高效可靠的空间推理。
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MAVEN pipeline 自动化视频推理数据标注
研究人员开发了 MAVEN，一个旨在自动化创建高质量结构化视频推理任务标注的代理式（agentic）流水线。该流水线能够合成多尺度事件描述，并支持代理驱动的领域自适应，使其能够在无人干预的情况下重新设计提示和流水线结构。MAVEN 已用于标注超过 5,300 个交通视频，并且在这些数据上微调名为 Cosmos-Reason2-8B 的模型，其性能在特定评估集上超越了 Gemini 2.5 Pro 和 3.1 Flash。