观点网讯:酷哇科技发布全新自适应想象世界模型框架RISE,旨在解决传统世界动作模型固定算力推演导致的资源浪费问题。RISE通过动态调度机制,根据场景复杂度自适应调整推演深度,提升规划效率。有1248个测试场景在零推演下表现最佳,4036+2180个场景极度依赖3帧以上的深层未来预测。
传统模型对所有场景分配固定帧数的想象预算,简单场景过度推演增加延迟,复杂场景推演不足影响决策。RISE突破这一局限,实现系统级自适应调度。
酷哇科技已开源RISE相关论文、代码及CounterDrive反事实数据集,包括论文《RISE: Adaptive Imagination for World Action Models》、GitHub代码仓库及项目主页。
官方测试数据显示,RISE单次推理平均发生2.40次推演迭代,平均推演延迟压缩至287毫秒左右。在nuScenes开环测试中,RISE平均轨迹L2误差降至0.31m,平均碰撞率为0.10。
CounterDrive数据集包含来自nuScenes的2432条训练、511条测试片段,以及来自NAVSIM的5013条训练与1000条测试片段。
在DAWN模型接入RISE调度器后,PDMS得分从89.1提升至90.3,EP与TTC分别提升2.7分与2.3分。RISE架构对自动驾驶与具身智能领域的算力分配逻辑具有重构意义。
免责声明:本文内容与数据由观点根据公开信息整理,不构成投资建议,使用前请核实。