Safety monitoring전문가
SLLCP가 VLM 안전 판단을 보정해 자율주행 충돌 미탐지율을 크게 낮췄다
미국 미시간대 연구진이 공개한 프리프린트에서, 냉동 비전언어모델(VLM)의 안전 예측을 보정하는 SLLCP(Split Label-Localized Conformal Prediction)를 제안했다. 이 방법은 CARLA 시뮬레이터의 미등장 시나리오 15,321개 프레임에서 Qwen 백본은 충돌 유발 궤적의 89.6%, Cosmos 백본은 88.4%를 탐지해 원시 VLM의 4.6%와 39.1%를 크게 끌어올렸다. VLM을 미세 조정하지 않고 계획 모듈과 독립적으로 쓸 수 있는 사후 보정 층이라는 점이 특징이다.