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PPR-2506.04218 Pseudo-Simulation for Autonomous Driving（NAVSIM v2）NAVSIM v2（Cao et al., CoRL 2025）：pseudo-simulation——真实观测 + 3DGS 预生成合成观测两阶段评估；EPDMS 门控新增 TLC/DDC、加权新增 LK/HC/EC；stage 2 按合成起点与 stage 1 终点邻近度加权。 Paper extracted n/a
BMK-006 NAVSIM non-reactive planning benchmark (v1 PDMS / v2 EPDMS two-stage)非反应式规划仿真基准，两代口径：v1 = PDMS（NC/DAC 门控 × TTC/EP/Comfort 加权，navtest 标准测试集）；v2 = 两阶段 pseudo-simulation + EPDMS（新增 DDC/TLC 罚项与 LK/EC 软成本，navhard_two_stage split）。v1/v2 分数不可比。 Benchmark extracted n/a
PPR-2309.10443 Rethinking Imitation-based Planner for Autonomous Driving（PlanTF）PlanTF（Cheng et al., CoRL 2023）：纯模仿 Transformer planner，定义 Test14-random 与 Test14-hard（PDM-Closed 评分取每类最差 20/100）——本库 Test14 系 split 的定义权威，1M 帧训练 split 亦出自本文。 Paper formalized n/a
PPR-2504.17371 Highly Accurate and Diverse Traffic Data: The DeepScenario Open 3D DatasetDeepScenario Open 3D Dataset（Dhaouadi et al., IV 2025）：无人机高空采集的城市交通 3D 轨迹数据（密集/长尾真实分布）；G2DP 转成 nuPlan 格式取 411 个可行场景做零样本 NR 评测（CLM-027/EVI-027）。 Paper extracted n/a
PPR-2404.07569 Can Vehicle Motion Planning Generalize to Realistic Long-tail Scenarios?（interPlan）interPlan（Hallgarten et al., IROS 2024）：以 nuPlan 场景为底座增补 agent/障碍/替代导航目标构造 realistic long-tail 评测——证明常见场景上的高分不蕴含长尾泛化；G2DP 零样本泛化主张（CLM-026）的评测集。 Paper extracted n/a
FRM-2103.00020 CLIP 五层重建：对称 InfoNCE 双塔对比预训练（WIT 400M）+ 零样本分类的 hypernetwork 归约 + prompt/ensemble 修饰层；断言投影待 G1 签发后进行。 Formalization
PPR-2103.00020 Learning Transferable Visual Models From Natural Language SupervisionCLIP：WIT 4 亿图文对上对称 InfoNCE 双塔对比预训练；零样本分类=text 编码器按类名生成线性分类器权重；零样本 ImageNet 76.2%、prompt 工程+ensemble≈+5%、自然分布偏移下 effective robustness 大幅提升；细粒度/计数/真 OOD 弱。 Paper extracted n/a
FRM-2211.15654 OpenScene 五层重建：CLIP 共嵌入不变量下的三级特征构造（多视图融合 f2D → 余弦蒸馏 f3D → prompt-相似度 ensemble f2D3D）与零样本推理；断言投影待 G1 签发后进行。 Formalization
PPR-2211.15654 OpenScene: 3D Scene Understanding with Open VocabulariesOpenScene：零样本开放词表 3D 场景理解——CLIP 共嵌入空间中，2D 开放词表分割特征经多视图投影融合（f2D）后以余弦损失蒸馏进 3D 稀疏卷积网络（f3D），按 prompt 相似度 max 做 2D-3D ensemble；长尾类零样本超越全监督（MP3D K=80/160），同模型跨数据集零重训迁移。 Paper extracted n/a
BMK-003 “nuPlan closed-loop planning benchmark (Val14 / Test14 / Test14-hard)”“闭环规划基准（nuPlan 模拟器）：三 split × NR/R 两模式、0–100 平均分；reactive 语义依赖模拟器邻车重演实现——G2DP 与 Diffusion Planner 两源的主承重基准，跨源比较须逐 split 逐模式核对。” Benchmark extracted n/a