复旦贾萧松：模仿学习有上限需结合强化学习

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据雷锋网报道，复旦大学助理教授贾萧松指出，端到端自动驾驶的核心价值在于直接优化最终目标。他通过实验发现，尽管数据近乎无限，但模仿学习存在瓶颈，无法实现从“开得还行”到“完美”的飞跃。贾萧松认为，模仿学习主要拟合人类行为而非决策优劣，且难以处理错误纠正。因此，他主张先通过模仿学习获取基础能力，再结合强化学习突破性能上限，并引入世界模型以降低试错成本。