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从世界模型中移除全球定位输入 在此版本中，我们移除了全球定位输入，交由世界模型内部推断并生成合适的轨迹。 在这里查看报告：

改进的AE压缩器 我们通过将图像建模添加到AE压缩器的目标中来改进它，更好地对齐两个模型。在训练时，AE压缩部分遮挡的图像，并尝试重建完整的图像。

更大的世界模型 为了使世界模型在推断自我定位时更加准确，而不需要明确提供作为输入，我们将参数数量从5亿增加到10亿。

新的250万段训练列表 我们还在一个新的、更大的数据集上训练世界模型、压缩器和视觉模型。这提高了所有模型的性能。新的列表使用了Firehose 🔥 数据，并且整体上比之前的训练列表更加多样化。

简化的驾驶员监控培训 在功能上，这个版本的DM模型没有任何新内容，但这是其培训堆栈经过大量清理的结果。值得注意的是，我们不再缓存数据批次，而是在培训时动态解码和流式传输数据。

UI 重写：Qt -> @raylibtech Qt 是一个拥有 700 多名员工和复杂许可的严肃产品。Raylib 是“一个让你享受视频游戏编程的编程库。” libraylib.a 的静态链接大小为 2.7M，而你甚至无法通过单个 du -hs 检查 Qt 的大小。

UI重写的直接好处： > 降低GPU使用率 > 启动时间快4秒 > UI代码行数减少约1万行 > UI从C++转为Python（无需构建时间！） > 所有图形在单个进程中运行 > 修复了UI冻结错误（#27328） > 由于对显示的更好控制，待机时功耗减少500毫瓦 > 简化了AGNOS构建

新的本田支持 > 感谢 MVL，支持 Acura TLX 2021！ > 感谢 vanillagorillaa 和 drFritz，支持 Honda City 2023！ > 感谢 miettal，支持 Honda N-Box 2018！ > 感谢 csouers 和 MVL，支持 Honda Odyssey 2021-25！ > 感谢 vanillagorillaa 和 MVL，支持 Honda Passport 2026！