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PRIME：VLA模型中基于情境记忆嵌入的感知反馈
PRIME: Perception Feedback with Situational Memory Embeddings in VLA Models
摘要显示，当前自动驾驶VLA模型主要采用前馈推理，早期感知无法获得下游推理与导航目标的反馈。PRIME 提出一种学习式反馈机制，通过交叉注意力聚合过去感知、推理、导航目标与预测行为的潜在表示，形成情境记忆，从而引导感知查询。该方法仅增加最多2970万参数（约占73亿参数基座的0.41%），在Bench2Drive闭环基准上取得82.47的驾驶得分和60.00%的成功率。
意义：为VLA自动驾驶提供轻量级感知-推理反馈回路，以极小参数代价提升闭环驾驶性能，对端到端模型设计有参考价值。