arXiv cs.AI@Zhefan Xu, Ghassen Jerfel, Marina Haliem, Qi Zhao, Jeonhyung Kang, Khaled S. Refaat精选58本文提出 VL-DPO 框架，利用视觉语言模型（VLM）作为零样本推理器，自动从预训练模型的轨迹输出中生成偏好对，再通过直接偏好优化（DPO）微调运动预测模型，使其与人类驾驶偏好对齐。在 Waymo Open End-to-End Driving Dataset 上实验表明，VLM 的轨迹选择可作为人类偏好的高质量代理，最终模型在评分反馈（RFS）上提升 11.94%，平均位移误差（ADE）降低 10.01%。该方法解决了标准模仿学习难以捕捉人类驾驶偏好细微差异的问题，为自动驾驶行为决策提供了新的对齐思路。论文自动驾驶偏好对齐视觉语言模型直接偏好优化运动预测推荐理由：自动驾驶团队终于有了一个自动对齐人类偏好的实用方法——用 VLM 生成偏好对再微调，比手工标注高效太多，做运动预测或决策规划的开发者值得一试。