自动驾驶

Head-to-Head autonomous racing at the limits of handling in the A2RL challenge

极限操控下的头对头自动驾驶赛车挑战

Simon Hoffmann, Simon Sagmeister, Tobias Betz, Joscha Bongard, Sascha Büttner, Dominic Ebner, Daniel Esser, Georg Jank, Sven Goblirsch, Alexander Langmann, Maximilian Leitenstern, Levent Ögretmen, Phillip Pitschi, Ann-Kathrin Schwehn, Cornelius Schröder, Marcel Weinmann, Frederik Werner, Boris Lohmann, Johannes Betz, Markus Lienkamp

机构 * Institute of Automotive Technology, TUM（汽车技术研究所，慕尼黑技术大学） ； Chair of Automatic Control, TUM（自动控制教授座，慕尼黑技术大学） ； Professorship Autonomous Vehicle Systems, TUM（自主车辆系统教授职位，慕尼黑技术大学） 纠错

专题命中 其他自动驾驶 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 TUM团队通过模拟人类驾驶行为，在极限操控下开发算法赢得A2RL赛事，提升自动驾驶技术与道路安全。

Comments Submitted to Science Robotics for possible publication

MARC: Memory-Augmented RL Token Compression for Efficient Video Understanding

MARC: 用于高效视频理解的记忆增强强化学习令牌压缩

Peiran Wu, Zhuorui Yu, Yunze Liu, Chi-Hao Wu, Enmin Zhou, Junxiao Shen

机构 * University of Bristol（布里斯托大学） ； Memories.ai Research（Memories.ai研究） 纠错

专题命中 其他自动驾驶 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 MARC通过结合结构化检索和强化学习知识蒸馏，实现高效视频理解，显著减少视觉令牌、GPU内存和延迟。

Comments Accepted at ICLR 2026

Sequential versus Manifold Bayesian Optimization under Realistic Experimental Time Constraints

顺序与流形贝叶斯优化在现实实验时间约束下的比较

Boris Slautin, Sergei Kalinin

专题命中 其他自动驾驶 ：self-driving(abstract)

AI总结 本文提出了一种时间感知框架，用于在现实实验时间约束下比较顺序与流形贝叶斯优化，揭示了不同优化策略在不同实验条件下的最优性。

Comments 17 pages, 5 figures