研究者提出Lamarckian进化框架发现自动驾驶训练策略

Yichun Ye等研究者提出一种Lamarckian演化框架，用于自动驾驶训练策略的发现。该框架用候选场景分布之间的竞争，取代原先基于真实性、难度等代理指标的引导方式。 具体做法是，将训练策略发现建模为多阶段双层优化问题：外层通过达尔文式交叉、变异和选择探索场景分布空间，内层通过策略学习获得新能力，并借助Lamarck继承把这些能力传递到后续阶段。研究者称代码已在GitHub公开。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。