南洋理工&哈佛提出OpenREAD：端到端RL统一认知与轨迹规划

以下文章来源于深蓝AI ，作者深蓝学院 深蓝AI . 专注于人工智能、机器人与自动驾驶的学习平台。 作者 | 深蓝学院 来源 | 深蓝AI 原文链接： 南洋理工、哈佛提出OpenREAD：用端到端RL统一驾驶认知与轨迹规划 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30个 方向 学习 路线 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 让视觉语言大模型 同时学会 " 思考 " 与 " 执行 " 」 在自动驾驶研究中，利用大语言视觉语言模型(LLMNLM)学习开放式驾驶知识，进而提升轨迹规划与决策能力，正逐渐成为新的趋势。 然而，传统的监督微调(SFT)范式难以充分挖掘模型的推理潜力，对知识的学习效率也存在不足。DeepSeek-R1的出现向我们展示了强化学习在提升模 型推理与思考能力方面的巨大潜力，使模型具备更强的泛化表现。 因此，一个关键问题随之而来:如何通过强化学习增强视觉语言模型的推理能力，让模型"学会思考"，并在同一框架下同时掌握开放式驾驶知识与轨迹规 划?这正是基于视觉语言大模型实现端到端自动驾驶所面临的全新挑战。 南洋理 ...