Seungjun Yu等提出驾驶VLA场景自适应框架

2026年11月3日，Seungjun Yu等人在arXiv发布研究，针对扩散驾驶VLA提出场景自适应读取与解码框架。该方法通过场景条件MoE权重组合进行单层前向轨迹预测，并仅在必要时应用额外精炼，在Waymo E2E和nuScenes基准上完成验证。数据显示，该方法将验证集RFS最高提升0.56，在Waymo E2E上实现6.0倍端到端加速，同时降低nuScenes轨迹误差。研究团队已公开相关代码以供获取。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。