arXiv · cs.RO· Yingxin Jia·· 5 天前AI 评分35
HighwayEnv 测试床上 LLM 驾驶智能体经验记忆的受控评估
When Does Experience Memory Help Closed-Loop LLM Driving Agents? A Controlled Evaluation with Resampled Warmup Pools, Token-Matched Fillers, and Audited Baselines
AI 导读
研究通过 HighwayEnv 测试台（1Hz, gpt-4o-mini）评估 LLM 驾驶智能体的经验记忆，发现预热池随机性显著影响结果，15-token 警示指令可达到无记忆基线性能，且基线移植质量会反转结论。
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