跳到主要内容

Driving · Core16

Parking

把车辆连续控制到目标停车姿态。

历史研究记录

这些证据属于论文时期实验,并不表示相关 package 当前仍然可用。

01

最终 Policy 证据

每张卡片都在原研究 Environment 中重跑 validation 选出的 checkpoint。

GPT-5.5 Policy rerun in Parkinghighway state renderer

GPT-5.5

Codex
BEST
Held-out 分数
-30.24
Checkpoint
#012
重跑
220 steps

Validation-selected checkpoint rerun in the original environment; case return -48.79.

Claude Opus 4.7 Policy rerun in Parkinghighway state renderer

Claude Opus 4.7

Claude Code
#3
Held-out 分数
-38.18
Checkpoint
#010
重跑
116 steps

Validation-selected checkpoint rerun in the original environment; case return -46.70.

MiniMax-M3 Policy rerun in Parkinghighway state renderer

MiniMax-M3

Claude Code
#2
Held-out 分数
-32.71
Checkpoint
#013
重跑
220 steps

Validation-selected checkpoint rerun in the original environment; case return -45.59.

DeepSeek-V4-Pro Policy rerun in Parkinghighway state renderer

DeepSeek-V4-Pro

Claude Code
#4
Held-out 分数
-53.38
Checkpoint
#003
重跑
54 steps

Validation-selected checkpoint rerun in the original environment; case return -24.69.

02

报告分数

在该 Environment 内分数越高越好;不同任务的原始 reward scale 不可比较。

01GPT-5.5Codex-30.24
02MiniMax-M3Claude Code-32.71
03Claude Opus 4.7Claude Code-38.18
04Random policyUniform-47.45
05DeepSeek-V4-ProClaude Code-53.38