语言模型

W2W：基于语言模型与强化学习的轨迹预测

W2W: Language-Model-Based Trajectory Prediction with Reinforcement Learning

把行人轨迹与交互线索（同行/跟随/障碍）转成可解析文本提示，再用 T5-Small 两阶段训练（交叉熵监督微调 + 以 ADE 与越野惩罚为奖励的强化学习）做轨迹预测；对做视觉时序预测的人，这是一个可复用的「语言模型 + RL 奖励约束」范式，尤其适合把场景约束写进奖励函数而非损失函数。