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特斯拉预告了FSD监督启用前后的生活对比，暗示其监督式全自动驾驶功能带来的变革性影响。
埃隆·马斯克分享了保罗·格雷厄姆关于杰西卡购买特斯拉并对其自动驾驶能力印象深刻的故事，突显了该汽车制造商激发顾客的能力。
特斯拉欧洲宣布，FSD Supervised 已在19个欧盟国家进行了220万公里的训练和测试，处理了罕见的边缘情况。
INTraJ 是一个统一的轨迹预测框架，将社会影响分解为两个阶段：利用未来社会信息进行规划，以及从残差中产生局部反应，在 Argoverse 2、ETH/UCY 和 SDD 基准上取得了最先进的结果。
黄仁勋宣布NVIDIA正式开源面向自动驾驶的推理模型Alpamayo 2 Super，该模型能理解复杂场景并先思考后行动，适用于Robotaxi、卡车和配送车等，采用OpenMDW-1.1协议开放商用。
本文对NAVSIM v2.2的防御性驾驶评分进行了审计，表明共享的参考条件化宽恕规则与数值不稳定性相结合，可能导致无视交通参与者的探针得分高于人类重放，从而削弱基准测试的有效性。
本文提出了NSF-HRPT，一个将神经语义场与层次化风险感知树相结合的框架，用于安全关键自动驾驶场景中的定量风险评估，在合成基准测试上取得了最先进的性能，并在真实世界数据集上取得了接近最先进的结果。
Wayve 宣布推出 GAIA-4，这是一个多模态世界模型，为端到端自动驾驶模型的安全关键评估提供闭环仿真支持，能够对骑行者和行人的交互进行反事实回放。
This thesis introduces polynomial representations for long-term traffic scene prediction in autonomous driving, showing improved computational efficiency, generalization, and prediction plausibility over sequence-based baselines, validated on Argoverse 2 and Waymo Open datasets.
介绍了 AD-MCQ 和 DEFT-RLVR，一种用于自动驾驶 VLM 可验证推理的方法，将未来轨迹暴露延迟到决策后验证，从而提高推理忠实度并减少幻觉。
介绍了DENSEWORLD，一个包含1000小时拥挤的全球南方城市场景的数据集，以及FactorJEPA，一种将未来预测分解为布局、智能体和交互的JEPA变体，在遮挡和异质性条件下提高了准确性和鲁棒性。
特斯拉报告称，其FSD Supervised系统在过去4个月内，在5个欧盟国家行驶6500万公里的基础上，比手动驾驶安全超过5.2倍。
特斯拉推广其FSD Supervised功能，指出先进技术会迅速变得常态化。
特斯拉的FSD Supervised系统创造了一项新的自动驾驶Cannonball Run记录，以创纪录的时间完成了横跨美国的驾驶，标志着自动驾驶技术的一个重要里程碑。
SevDiff是一种基于严重性条件的扩散模型，用于生成具有可控碰撞时间值的车辆冲突轨迹，在用于ADAS评估的真实数据集上实现了高命中率。
用户@TaoRay分析特斯拉股价，认为虽然短期有超跌反弹机会，但自动驾驶竞争加剧且中国AI能力提升将削弱特斯拉的溢价能力，建议避免投资。
PAVE座谈会讨论了非公路场景（国防、工业、物流园区）的自动驾驶实际部署，强调其提升安全性和运营效率，而非替代人类。