精选理由
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。
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。
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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。
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