[논문리뷰] SimWAM: A Simple World Action Model for End-to-End Autonomous Driving본 논문은 기존 World-Action Models의 'imagine-then-act' 파이프라인이 갖는 실시간 추론 지연(Latency) 문제를 해결하고자 합니다. 기존 방식은 자율주행 경로를 계획하기 전 미래 프레임을 반드시 생성해야 하므로 컴퓨팅 자원 소모가 크다는 한계가 있습니다.#Review#World-Action Models#End-to-End Autonomous Driving#Flow Matching#Trajectory Planning#Reinforcement Learning#Vision-Language-Action2026년 8월 9일댓글 수 로딩 중
[논문리뷰] Risk-Aware World Model Predictive Control for Generalizable End-to-End Autonomous Driving이 논문은 전문가 행동 데이터에 대한 의존성으로 인해 발생하는 기존 End-to-End 자율주행(E2E-AD) 시스템의 제한적인 일반화 문제와 롱테일 시나리오에서의 불안전한 결정 문제를 해결하고자 합니다.#Review#End-to-End Autonomous Driving#World Model Predictive Control#Risk-Aware#Generalization#Self-Supervised Learning#Scenario Exploration#Autonomous Systems2026년 2월 26일댓글 수 로딩 중