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本文提出了一种模块化的LLM流水线，利用历史故障记录（例如NHTSA碰撞数据）生成多样化的自动驾驶系统测试场景，从而在有限的测试预算内实现有效的故障发现。

本研究论文提出了一种基于Transformer的强化学习框架，用于自动生成无人交通管理（UTM）系统的安全关键测试场景，在漏洞发现效率上比专家引导测试提高了8倍。

ScenePilot 提出了一个可行性引导的、边界驱动的框架，用于为自动驾驶生成安全关键场景，通过约束多目标强化学习来生成物理上有效但会诱发失败的场景。