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Royden Wagner
Royden Wagner
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自动驾驶AI模型未能将推理与行动对齐，新数据集揭示
两篇新的arXiv论文探讨了当前自动驾驶推理模型的局限性。第一篇论文调查了现有方法，将其分为基于语言、视觉空间、潜在动态和外化推理，并强调了真实世界基础和安全关键验证的必要性。第二篇论文介绍了KITScenes LongTail数据集，用于评估推理-行动一致性，结果显示模型在陈述推理的同时，往往无法执行相应的行动，尽管其推理本身更为准确。
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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。