DriveMind：用于闭环自动驾驶的信念演化跟踪框架

DriveMind 提出基于多模态大语言模型的信念演化跟踪框架，通过并行维持多个场景假设并随新帧更新权重，解决现有模型在模糊场景中过早锁定错误解释的问题。 在 Bench2Drive 基准上，该框架使驾驶得分（DS）从 68.50 提升至 81.37，成功率（SR）从 41.36% 提升至 54.09%。 论文已被 NeurIPS 2026 接收，该方法在歧义场景及交互驾驶能力上取得显著提升。