DriveHierarchy：贯通开环理解与闭环执行的VLM自动驾驶分层评测基准
评估基于视觉语言模型（VLM）的自动驾驶系统难度较大，因其能力具有复合性，涵盖交通参与者定位、时空上下文整合、未来演化推理及闭环交互行动等。针对现有评测多局限于孤立的开环理解或闭环驾驶、缺乏系统诊断能力的痛点，研究团队提出了分层基准 DriveHierarchy，系统化解构并关联多层级驾驶能力，为大模型端到端自动驾驶的诊断与改进提供评测支持。
推荐理由针对VLM在自动驾驶中从认知到执行的断层问题提出了系统化的分层评测体系，对端到端智驾模型诊断有一定参考价值。
原标题：DriveHierarchy: A Benchmark for Diagnosing VLM Driving Capabilities from Open-Loop Understanding to Closed-Loop Execution
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