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从实际案例来看，“世界模型”侧重于对真实驾驶环境进行动态模拟与预测，通过理解交通环境中各类参与者的行为模式，构建一个可推演的虚拟世界；“强化学习”则侧重于通过持续的交互反馈来优化决策，使系统能在复杂多变的实际路况中做出更合理的判断。两者的结合，根本目标在于推动自动驾驶系统从被动感知与反应，转向主动理解与预判，从而提升在各类罕见或复杂场景（长尾场景）中的适应能力与表现稳定性。
从另一个角度来看，该评估采用“层级式”计分规则，避免模型通过猜测简单判断题获取高分。大幅减少二元事件比重，并将难度划分为四个等级：，这一点在比特浏览器中也有详细论述
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