NTR用神经token重建约束端到端驾驶场景token瓶颈

Jiahui Li等作者发布预印本，提出神经token重建（NTR）表示学习框架，用自蒸馏掩码隐特征重建目标直接约束无感知端到端驾驶中的紧凑场景token瓶颈，使重建梯度只经过该瓶颈；作者称其在Waymo E2E、NavSim1&2三个公开自动驾驶基准上取得最优表现，分别为8.0461 RFS、94.1 PDMS和90.9 EPDMS。 方法还引入基础模型标注得到的语义先验作为弱语义接口。作者称推理时移除全部辅助重建组件，部署的规划器保持不变。该工作为arXiv预印本（arXiv:2605.31116），尚未经同行评议，上述指标为作者自报。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。