GuidedWAM：无需再训练即可引导自动驾驶世界动作模型
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GuidedWAM：无需再训练即可引导自动驾驶世界动作模型
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AI 综述
Xiyan Su 等作者发布论文提出 GuidedWAM，一个模型无关的训练无关框架，在采样阶段把驾驶目标以可微能量形式注入冻结的自动驾驶世界动作模型，仅需前向访问冻结模型、无需重新训练，并通过引导调度、逐能量归一化和速度有界修正保持稳定。 在 NAVSIM v2 hard-split 上（三个采样器种子取平均），三个公开冻结 WAM 均提升 1.8 到 3.6 EPDMS，每步采样时间增加不到 10%。
AI 根据报道生成 · 2 小时前更新
最新进展11月6日 13:00
GuidedWAM：面向自动驾驶世界动作模型的无训练能量引导框架报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月6日
- arXiv cs.AIGuidedWAM：面向自动驾驶世界动作模型的无训练能量引导框架
GuidedWAM 是一个模型无关的框架，可在采样阶段将驾驶目标注入冻结的自动驾驶世界动作模型（WAM），无需重新训练。它把每个目标构建为可微能量，仅需前向访问冻结模型，并通过引导调度、逐能量归一化和速度有界修正保持稳定。在 NAVSIM v2 hard-split 上，三个公开冻结 WAM 均提升 1.8 到 3.6 EPDMS，每步采样时间增加不到 10%。
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