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CausalDrive: 实时因果世界模型用于自动驾驶

研究人员开发了CausalDrive，这是一种新颖的实时世界模型，旨在增强自动驾驶模拟。与需要背景代理未来轨迹的先前模型不同，CausalDrive仅使用初始帧、自车轨迹和文本提示进行操作。这种方法迫使模型内在预测因果交互，从而实现对驾驶场景的文本驱动控制，并能够动态协调反事实反应。该系统使用Context-Forced DMD架构实现了12 FPS的交互速度，有助于在闭环评估、强化学习和人机环路模拟中应用。