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Cartender：通过反事实分支学习语言条件驾驶
Cartender: Verifiable Language-Conditioned Driving by Learning the Drives Not Taken
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Cartender 提出从真实驾驶记录中学习未被采取的分支，用视觉语言模型生成替代未来及对应指令，并以不支持的指令作为负标签，从而在无仿真器条件下构造匹配与不匹配的指令-动作对。
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