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扩散规划器
分布 强化学习与具身智能1自动驾驶与遥感1
01 02
PlannerRFT：通过闭环与样本高效微调强化扩散规划器
PlannerRFT: Reinforcing Diffusion Planners through Closed-Loop and Sample-Efficient Fine-Tuning
对做扩散策略/规划的研究者，这篇给出一种在推理管线不变的前提下，用双分支优化同时精修轨迹分布并引导去噪探索的强化微调范式，可直接迁移到机器人操作或视觉导航中的扩散策略后训练。
DriveLaW：在潜空间驾驶世界中统一规划与视频生成
DriveLaW: Unifying Planning and Video Generation in a Latent Driving World
把视频生成器的潜变量直接接入扩散规划器，让未来预测与轨迹规划共享同一表征，为自动驾驶端到端规划提供了一种「生成即规划」的可复用范式；其潜变量注入与三阶段渐进训练策略也可迁移到其他需要预测-决策耦合的视觉任务。