会自检的ReflectDrive：我的轨迹我做主，安全感拉满！ 端到端自动驾驶已成为一个重要且快速发展的研究领域。通过大规模数据集学习类人驾驶策略具有相当大的潜力。但是在多模态性能以及长尾场景， 没有可持续解决问题的框架。如果仅依赖强化学习来加强，那么reward hack又成为了棘手的问题，很难写出一个全面的reward可以适用连续轨迹复杂的 三维空间。所以近年来大语言模型的泛化能力突破让大家看到了希望，是否能够利用模型scaling以及数据scaling去激发模型的泛化性能，也就是vla模 型的兴起。 大家都想利用上vlm的泛化能力，用更少的数据去解决few shot/zero shot的场景。下面是对于目前自动驾驶方案vla方案的痛点分析： 基于上面的描述，可以看出目前迫切需要做到的是L模态和A模态的融合，一种更容易scaling的统一的架构，同时还要做到高效生成。为应对这些挑 战， 理想和清华的团队提出ReflectDrive——一种新型学习框架，通过离散扩散的反思机制实现安全轨迹生成。 我们首先将二维驾驶空间离散化以构 建动作代码本，从而能够通过微调将预训练扩散语言模型用于规划任务。该框架的核心是安 ...