https://auto-driving-blog.vercel.app/tags/%E6%89%A9%E6%95%A3%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Recent content in 扩散模型 on Elon's AD Insight Hugo zh-cn Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2604-12656/ Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2604-12656/ FeaXDrive 发现噪声中心扩散规划与轨迹可行性空间存在根本错位，提出轨迹中心扩散框架，通过自适应曲率正则化训练、可行驶区域引导推理和可行性感知 GRPO 后训练系统提升轨迹物理可行性。在 NAVSIM 上达 88.7 PDMS (IL) / 90.0 PDMS (RL)，曲率违反率从 8.59% 降至 0.88%。 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2603-19979/ Sat, 18 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2603-19979/ 端到端自动驾驶面临评测成本高、场景覆盖有限、难以复现的瓶颈。X-World 提出了一种以自我为中心的多视角生成式世界模型，通过动作条件化的多相机视频生成实现可控闭环仿真，在动作跟随度、跨视角一致性和长时序稳定性上取得了突破性表现。论文详细设计了两阶段级联训练策略、视角-时序自注意力机制和异构条件注入方案，为 VLA 系统的可扩展闭环评测与仿真训练提供了完整基础设施。