RFWorld：免展开世界模型评估自动驾驶轨迹

Junzhe Wang、Jinqing Zhang、Qingjie Liu 提出 RFWorld，一个面向端到端自动驾驶轨迹评估的免展开（rollout-free）世界模型。作者认为，现有基于模型的评估器需要为每个候选轨迹预测未来状态，推理成本高且会累积预测误差；RFWorld 改为在训练阶段用带语义监督的轻量时序读出，把共享场景记忆塑造成可读未来的表示，推理时让候选轨迹通过稀疏空间读出直接查询共享记忆完成打分，从而避免递归展开误差。 作者称，该方式将计算量降低约“规划时域乘以候选轨迹数量”，并在 NAVSIM 和 Bench2Drive 上取得 state-of-the-art 表现，学到更贴合规划的世界表示。该工作为 arXiv 预印本，尚未经同行评议，上述效果均出自作者自述。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。