从仿真到实车！同济大学：TeLL-Drive如何用多视角验证解决路口决策“博弈”难题？

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🫱点这里加入16个细分方向交流群（🔥推荐）🫲 导读 本研究提出的TeLL-Drive框架通过有效融合教师引导学习与基于注意力的策略优化，成功实现了知识高效转移和稳健决策制定。实验结果显示，该框架在成功率、平均回报及实时可行性等多项评估指标上均优于传统深度强化学习方法和现有大语言模型驱动的方案。消融研究进一步验证了模型各组件的重要性，特别是注意力机制与大语言模型教师引导间的协同作用，不仅加速了策略收敛过程，亦提升了系统在多样交通条件下的安全性与适应能力。 2月21日，研究人员对论文进行了更新， 增加了实车实验和虚实融合等内容。 基于这些最新内容，我们对论文进行了详细解读。这些更新进一步验证了TeLL-Drive框架在实际应用中的有效性和可靠性。 ©️【深蓝AI】编译 本文由paper一作—— Chengkai Xu 授权【深蓝A ………………………………