В области беспилотного вождения Diffusion-guided Generalizable Enhancer от Waabi AI улучшил 3D-реконструкцию вблизи полос движения, Attention BEV усовершенствовал слияние BEV (Bird's Eye View, «вид с высоты птичьего полёта») с помощью блоков внимания, TreeIRL объединил MCTS (Monte Carlo Tree Search, поиск по дереву методом Монте-Карло) с IRL (Inverse Reinforcement Learning, обратное обучение с подкреплением) для безопасного вождения в городских условиях Лас-Вегаса, а система разметки задержанных и ложных срабатываний AEB (Automatic Emergency Braking, автоматическое экстренное торможение) решала проблему экстремального дисбаланса классов и шума в метках. Ещё одна работа предложила обучать вождению через имитацию окружающих транспортных средств, используя сцены из набора данных nuPlan и преобразуя траектории «хороших» агентов в систему координат эго-транспортного средства.