DriveDreamer4D
DriveDreamer4D是一个专注于提升自动驾驶场景4D重建质量的框架，通过整合世界模型先验知识生成新的轨迹视频，同时确保时空一致性，从而增强训练数据集的多样性和真实性。它具备4D场景重建、新轨迹视频合成、时空一致性控制以及提升渲染质量等功能，广泛应用于自动驾驶系统开发、闭环仿真测试及传感器数据模拟等领域。
---
优化
Verifier Engineering
Verifier Engineering是一种创新的后训练方法，通过搜索、验证和反馈三个阶段优化基础模型性能。它采用目标条件马尔可夫决策过程（GC-MDP），结合线性与树搜索算法，对模型输出进行动态调整。其验证器分类涵盖多种形式和粒度，并支持基于训练和推理的反馈方式。这项技术已在自然语言处理、代码生成、教育和内容安全等领域展现广泛潜力，成为提升模型鲁棒性和智能化水平的重要工具。
