机构名称：
¥ 1.0
模型。drivelm-agent采用轨迹令牌092，可以应用于任何一般VLM [17、19、23、34]，093，以及图形提示方案，该方案模型logi-094 cal依赖关系作为VLMS的上下文输入。结果095是一种简单，优雅的方法，可有效地重新利用096 VLMS用于端到端AD。097我们的实验提供了令人鼓舞的结果。我们发现098在Drivelm上的GVQA是一项具有挑战性的任务，其中Cur-099租金方法获得适中的得分，并且可能需要更好地获得逻辑依赖的100型，以实现101强质量质量质量强大的效果。即使这样，在开放环计划环境中进行测试时，Drivelm-Agent已经有102个已经在最先进的驾驶特定103型型号[13]中竞争性地发挥作用，尽管其任务不合时宜和通用架构，但仍有104个模型。fur-105 Hoperore，采用图形结构可改善零弹性106概括，使Drivelm-Engent在训练或部署期间在108 Waymo DataSet [28]进行训练或仅在NUSCENES [3] 109数据上训练后，在108训练或部署期间都看不见新颖的对象。从这些结果中，我们认为，提高GVQA 110具有建立具有强烈概括的自动驾驶111代理的巨大潜力。112
drivelm：用图形驾驶视觉问题回答
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