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最后,“世界模型”侧重于对真实驾驶环境进行动态模拟与预测,通过理解交通环境中各类参与者的行为模式,构建一个可推演的虚拟世界;“强化学习”则侧重于通过持续的交互反馈来优化决策,使系统能在复杂多变的实际路况中做出更合理的判断。两者的结合,根本目标在于推动自动驾驶系统从被动感知与反应,转向主动理解与预判,从而提升在各类罕见或复杂场景(长尾场景)中的适应能力与表现稳定性。

另外值得一提的是,在算法构建方面,研究团队将上述基因表达签名整合进一套由日内瓦开发的AI模型 MangroveGS 中。参与研究的博士生 Aravind Srinivasan 介绍称,这一工具的突出创新在于,它不是依赖少数几个标志基因,而是同时利用数十甚至上百个不同的基因签名,从而大幅降低了个体差异或单一通路波动对结果的干扰,使预测更加稳健可靠。

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