实时安全指标对于自动驾驶系统（AD）评估驾驶情况并协助决策的风险很重要。尽管文献中已经提出了许多实时安全指标，但缺乏对这些安全指标的系统性能评估。由于不同的安全指标采用了不同的行为假设，因此很难比较安全指标并评估其性能 ...

多模态大型语言模型（（M）LLM）的出现开辟了人工智能的新途径，limsim ++，limsim的扩展版本，专为（m）llm llm在自动驾驶中的应用而设计。limsim++认识到现有仿真平台的局限性，解决了对支持自动驾驶持续学习和改进泛化的长期闭环基础设施的需求... ...

我们推出infinigen室内，这是一款基于搅拌器的逼真室内场景程序生成器。它建立在现有的infinigen系统之上，该系统专注于自然场景，但通过引入多样化的程序室内资产库（包括家具、建筑元素、电器和其他日常物品） ...

我们介绍infinigen，一个自然世界逼真3d场景的程序生成器。infinigen：从形状到纹理：从形状到纹理，每项资源都是通过随机数学规则从头开始生成的，不使用外部源并允许无限的变化和组合。infinigen广泛覆盖自然世界中的物体和场景 ...

知识蒸馏（KD）是借助训练有素的教师模型来训练轻量级学生模型的典型方法。但是，大多数KD方法都需要访问教师的培训数据或模型参数，这是不现实的。为了解决这个问题，最近的Works在无数据和黑色盒子设置下研究KD ...

统一模型的图像理解和产生的最新进展令人印象深刻，但是大多数方法仍然限于以多种方式为条件的单模式生成。在本文中，我们提出了Mogao，这是一个统一的框架，通过因果方法来实现交织的多模式生成来推动这一范式。 Mogao整合了建筑设计中的一系列关键技术改进，包括深融合设计，双重视觉编码器，交织的旋转位置嵌入以及多模式的无分类器指导，可以利用它来利用两种自动性模型的文本生成模型和扩散模型的优势，以实现高素 ...

在开放式方案中，操作机器人具有不同的任务，是机器人技术中的至关重要的研究和应用方向。尽管自然语言处理和大型多模型模型的最新进展增强了机器人理解复杂说明的能力，但机器人操纵仍然面临着程序技能困境和开放环境中声明性的技能困境。现有方法通常会损害认知和执行能力 ...

端到端的自主驾驶（E2E-AD）已迅速成为实现完全自治的有前途的方法。但是，现有的E2E-AD系统通常采用传统的多任务框架，通过单独的特定任务负责人来解决感知，预测和计划任务。尽管接受了完全可区分的培训，但他们仍然会遇到任务协调的问题，并且系统的复杂性仍然很高 ...