面向自动紧急响应系统的生成式AI视角
人工智能
2026-02-23 v1
摘要
自动驾驶车辆(AV)正通过人工智能(AI)的进展，特别是强化学习( RL)，来变革紧急服务，使其能够更快、更安全、更高效地作出关键决策。然而，传统RL范式常因样本效率不足且难以适应动态紧急情景而受限。本文综述了下一代AV优化策略以应对这些限制。我们分析了从传统RL向扩散模型( DM)增强型RL的转变，后者通过合成数据生成提升策略鲁棒性，虽计算成本更高。此外，我们探讨了大型语言模型( LLM)辅助的In-Context Learning( ICL)新兴范式，后者提供轻量且可解释的替代方案，使AV能够在无需重新训练的情况下快速进行即时适应。通过综述AV智能、DM增强型RL和LLM辅助ICL的最新进展，本文为从生成式AI视角理解下一代自动紧急响应系统提供了关键框架。
引用
@article{arxiv.2511.09044,
title = {Advancing Autonomous Emergency Response Systems: A Generative AI Perspective},
author = {Yousef Emami and Radha Reddy and Azadeh Pourkabirian and Miguel Gutierrez Gaitan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.09044},
year = {2026}
}
备注
8 pages, 3 figures, 2 tables