arXiv Computer Vision· Jie Wang, Guang Li, Zhijian Huang, Jinlong Li, Chenxu Dang, Hangjun Ye, Yahong Han, Long Chen·· 2 小时前AI 评分36
LECDrive：用潜在专家认知链实现“稠密思考、稀疏行动”的 VLA 自动驾驶
Think Densely, Act Sparsely: Latent Expert Cognitive Chains for Vision-Language-Action Autonomous Driving
AI 导读
研究者提出 LECDrive 框架，在 Vision-Language-Action 模型中嵌入由任务专用 latent token 构成的渐进式潜在专家认知链，从 DINOv3、SAM3、DepthAnything3 分别吸收视觉、语义与几何知识，并按从表征到语义再到几何的课程学习组织监督。
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