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自动驾驶仿真
分布 数据集与评测1强化学习与具身智能13D 视觉与重建1
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WorldLens：面向真实世界的驾驶世界模型全谱系评测
WorldLens: Full-Spectrum Evaluations of Driving World Models in Real World
为驾驶世界模型提供覆盖生成、重建、动作跟随、下游任务与人类偏好的统一评测协议，并给出可蒸馏的评测模型范式；做视频生成或自动驾驶仿真的研究者可直接用其指标与 WorldLens-26K 标注来诊断模型在几何一致性与物理合理性上的失效模式。
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。
P2GS：物理先验引导的高斯泼溅用于光度一致的城市重建
P2GS: Physical Prior-guided Gaussian Splatting for Photometrically Consistent Urban Reconstruction
把逐视角曝光尺度与色调映射函数作为可优化变量，与线性 HDR 辐射场联合分解，可在无 HDR 监督下消除多相机驾驶数据中的跨视角光度不一致，对做街景重建与闭环仿真的人可直接复用。