自动驾驶论文速递 | 世界模型、VLA综述、端到端等

点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 世界模型Epona 地平线、清华、北大等团队ICCV'25中稿的自回归扩散世界模型工作，同时可以不依赖视频预测独立输出轨 迹规划。 主要贡献： 论文标题：Epona: Autoregressive Diffusion World Model for Autonomous Driving 论文链接：https://arxiv.org/abs/2506.24113 项目主页：https://kevin-thu.github.io/Epona/ 长时序生成。Epona可以实现长达2分钟的长时间生成，显著优于现有的世界模型； 实时轨迹规划。独立的多模态生成架构能够在视频预测不可用的情况下独立输出轨迹规划，从而显著降 低了推理FLOPS。这实现了高质量甚至实时的轨迹规划，高达20Hz的帧率； 视觉细节的保存。Epona的自回归公式采用连续视觉标记器而不是离散标记器，从而保留了丰富的场景 细节； 可视化： 算法框架： 实验结果： | Metric | | | | DriveGAN [30] DriveDreamer [5 ...