经验记忆何时帮助闭环 LLM 驾驶智能体：受控评测揭示热启动池与 token 对照的影响

When Does Experience Memory Help Closed-Loop LLM Driving Agents? A Controlled Evaluation with Resampled Warmup Pools, Token-Matched Fillers, and Audited Baselines

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研究在单一经审计的 HighwayEnv 测试台（1Hz，决定性对比使用 gpt-4o-mini）上受控评测经验记忆对闭环 LLM 驾驶智能体的作用，将热启动池视为重采样随机因子（十个不相交池）并加入 token 匹配的无关填充对照。