分享下最近自动驾驶领域的相关工作！ DriveQA 基于多模态大语言模型的交通规则理解与评测 波士顿大学与圣路易斯华盛顿大学团队ICCV25中稿的论文，本文提出了DriveQA数据集，通过整合美国各 州驾驶手册文本与CARLA仿真环境中的视觉场景，构建了包含474K样本的驾驶规则问答基准，在表1中与 现有多模态数据集（如NuScenes-QA、DriveLM等）对比突显其全面覆盖交通规则的优势，并在表2-9中验 证了其对模型泛化与推理能力的提升效果。 主要贡献： 算法框架： 论文标题：DriveQA: Passing the Driving Knowledge Test 论文链接：https://arxiv.org/abs/2508.21824 项目主页：https://driveqaiccv.github.io/ 1. 提出 DriveQA 多模态驾驶知识基准 ：构建了涵盖文本（DriveQA-T）与视觉 - 文本（DriveQA-V）的大 规模评估基准，其中 DriveQA-T 含 26K QA 对（源自美国 51 个地区驾驶手册，覆盖 19 个问题类别， 含答案解释），DriveQA-V 含 68K 图 ...