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上級arXiv

DriveWLA: Unifying Future Dynamics and Scene Semantics through World-Language-Action Modeling for Autonomous Driving

Shuzheng Wang, Haoxuan Li, Shengzhen Li, Chenxi Wu, Yajing Sun, Lu Hou, Wenyu Liu, Xinggang Wang
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要旨より

Vision-Language Models (VLMs) and world models have demonstrated strong capabilities in semantic understanding and future scene evolution for autonomous driving. However, effectively integrating both capabilities for trajectory generation remains challenging.

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