GuidedWAM：冻结WAM的免训练能量引导
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GuidedWAM：冻结WAM的免训练能量引导
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AI 综述
Xiyan Su 提出 GuidedWAM，一种模型无关的免训练框架，可在采样阶段向冻结的自动驾驶世界动作模型（WAM）注入驾驶目标，且只需对冻结模型做前向访问。 在 NAVSIM v2 hard-split 上，该方法使三个已公开的冻结 WAM 平均提升 1.8 至 3.6 EPDMS（三个采样器种子均值），每步采样时间增加不到 10%。
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最新进展11月5日 20:27
GuidedWAM：面向自动驾驶世界动作模型的免训练能量引导报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月5日
- arXiv · cs.AIGuidedWAM：面向自动驾驶世界动作模型的免训练能量引导
GuidedWAM 提出一种模型无关的免训练框架，可在采样阶段向冻结的自动驾驶世界动作模型（WAM）注入驾驶目标，仅需对冻结模型做前向访问。在 NAVSIM v2 hard-split 上，该方法使三个已公开的冻结 WAM 平均提升 1.8 至 3.6 EPDMS（三个采样器种子均值），每步采样时间增加不到 10%。
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