CLOVER: Closed-Loop Value Estimation \& Ranking for End-to-End Autonomous Driving Planning
CLOVER：面向端到端自动驾驶规划的闭环价值估计与排序
🧭 端到端自动驾驶规划 · 闭环价值估计
University of Science and Technology of China · Tsinghua University · Beihang University
闭环价值估计与排名框架，通过生成-打分自蒸馏解决训练评估不匹配，在NAVSIM达94.5 PDMS新SOTA
📌 工作参考价值（4 点）
- 在推荐或Agent动作生成中，可借鉴“生成-打分”闭环自蒸馏：用业务规则（如CTR、合规性）过滤生成候选，构建伪专家样本，提升生成器对真实评估指标的覆盖。
- 打分器直接预测多维业务指标子分数（如转化率、GMV、停留时长），代替单一价值模型，实现多目标可解释排序，且便于在线调整权重。
- 采用保守更新与稳定性正则，防止生成器在弱监督下过拟合；仅当打分器选择的目标在真实评估下统计显著优于当前策略时才更新，降低风险。
- 理论分析不完美打分器的改善条件，可推广至电商推荐中打分模型存在噪声时，如何判断是否进行策略迭代，提升在线安全性。