闭环强化学习

面向端到端自动驾驶的潜变量思维链世界建模

Latent Chain-of-Thought World Modeling for End-to-End Autonomous Driving

把思维链从自然语言搬到与动作同词表的潜空间，并用学习到的潜世界模型 token 表达未来结果，为视觉端到端驾驶提供了一种推理更快、可直接接闭环 RL 后训练的推理时推理范式；其『动作对齐潜空间 + 世界模型 token 交错』的结构可迁移到其他视觉-动作序列决策任务。