FlowR2A: Distribución de recompensa a la acción del aprendizaje para la planificación de conducción multimodal

Resumen: La planificación de conducción multimodal enfrenta una tensión de larga data entre dos paradigmas: los métodos basados ​​en puntajes se benefician de una supervisión de recompensa densa pero están confinados a un vocabulario de acción fijo, mientras que los métodos basados ​​en anclas generan propuestas dinámicamente pero sufren de una supervisión escasa restringida a una única trayector

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Navegando el comportamiento del usuario hacia una generación multimodal personalizada

Resumen: Los canales AIGC modernos ofrecen imágenes y videos de alta fidelidad, pero presuponen una instrucción de creación bien formada, mientras que los usuarios finales rara vez articulan detalles visuales, lo que deja a los generadores desalineados con la demanda de los usuarios.

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