RACER: 自動運転VLAモデルの学習データセットの構築

TuringのVLAチームが、東京での走行データ100時間以上を対象に運転意図のキャプションを付与したデータセット「RACER」を構築した。意思決定に関わる要素と運転行動の因果関係を明示するChain-of-Causation形式の説明を、4段階のパイプラインで自動生成しており、ステップ1・2ではQwen3-VL-235B-A22B-Instruct、ステップ3ではQwen3-VL-235B-A22B-Thinkingを使用した。1,000件のサンプルデータはHuggingFaceで公開されている。