大模型对齐的准确率主要体现在多模态数据融合与决策支持方面，具体如下：

1. 感知层对齐

   通过多传感器数据融合与校准技术，显著提升车辆对外部环境的感知准确度。例如，结合激光雷达、摄像头等传感器信息，实现环境建模的精准化。

2. 决策层对齐

   对齐后的模型能够综合分析各传感器数据，为自动驾驶系统提供更全面、可靠的决策依据。例如，在路径规划、障碍物识别等任务中，通过多模态信息融合提升决策效率。

3. 基准测试表现

   在符号推理和逻辑推理任务中，如GSM-symbolic基准测试，CRANE模型通过多模态能力对齐实现了38%的准确率，显著优于传统方法的29%。

4. 应用场景要求

   杀手级大模型应用的核心是准确率，需在垂直场景中达到95%-99%的精度。例如，朱啸虎指出，当前大模型普遍存在准确率不足的问题，需针对特定场景进行优化。

大模型对齐的准确率受限于数据融合能力、模型复杂度及应用场景需求，需通过技术迭代和场景适配持续提升。