深度分析 FSU‑QA 資料集與基準：評估自動駕駛前瞻視覺語言模型與世界模型 研究背景：視覺語言模型多聚焦於即時感知，忽略未來推測。核心做法：提出FSU‑QA資料集與FSU‑Bench基準，設計九項自駕前瞻任務，並以VLM評估World Model生成之未來影像之語意一致性。主要結果：即使是小型模型經FSU‑QA微調，也能超越多數大型閉源模型，顯示該基準有效提升前瞻推理能力。
