본 논문은 대규모 다중 모달 모델(LMMs)을 자율 주행 시스템(ADS)에 적용하는 데 있어, 교통 지식 오류, 복잡한 도로 환경, 다양한 차량 상태 등의 어려움을 해결하기 위해 지식 편집(Knowledge Editing) 기법을 제안한다. 전체 재훈련 없이 모델의 행동을 목표 지향적으로 수정할 수 있는 지식 편집을 활용하여 자율 주행 시스템의 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 이를 위해 다양한 실제 시나리오, 여러 데이터 유형, 포괄적인 평가 지표를 포함하는 다중 모달 지식 편집 데이터셋 ADS-Edit을 소개하고, 광범위한 실험을 통해 여러 가지 결론을 도출한다. 코드와 데이터는 공개적으로 제공한다.
