刷新NAVSIM SOTA，复旦引望提出Masked Diffusion端到端自动驾驶新框架

复旦大学与引望智能联合提出WAM-Diff，一种基于离散掩码扩散与MoE架构的新型VLA自动驾驶框架。该模型打破自回归时序限制，采用“以终为始”的反因果解码策略，在NAVSIM-v1和v2上分别取得91.0 PDMS和89.7 EPDMS的SOTA成绩。通过引入64专家LoRA-MoE与序列级强化学习GSPO，实现了高效、安全且可解释的多策略规划，验证了非自回归生成在复杂驾驶场景中的优越潜力。
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