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Royden Wagner
Royden Wagner
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研究发现自动驾驶模型未能遵循自身推理
引入了一个名为 KITScenes LongTail 的新数据集，用于评估自动驾驶模型的推理能力。研究人员发现，当前模型经常未能将其陈述的推理与其执行的动作保持一致，这种现象被称为语义推理-行动不一致。有趣的是，当推理和行动不一致时，推理本身通常更准确，这表明模型拥有潜在的推理能力，但并未完全体现在其行动中。这项工作强调了模型需要连贯地依据其陈述的推理进行行动，以实现值得信赖的自动驾驶。
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RetroMotion 模型使用逆因果 Transformer 进行代理运动预测
研究人员开发了 RetroMotion，这是一种用于道路使用者的运动预测的新方法，它将复杂的联合轨迹预测分解为更简单的边际和成对分布。该方法利用具有逆因果信息流的 Transformer 模型，通过考虑后续轨迹点来告知早期轨迹点，从而能够生成更准确的预测。值得注意的是，RetroMotion 不仅在多个基准数据集上取得了最先进的结果，而且还展示了其固有的遵循指令的能力，可以根据上下文命令调整预测。