https://auto-driving-blog.vercel.app/tags/-%E7%BB%9F%E4%B8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B/ Recent content in ⚡ 统一模型 on Elon's AD Insight Hugo zh-cn Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/qwen-vla%E7%B2%BE%E8%AF%BB/ Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/qwen-vla%E7%B2%BE%E8%AF%BB/ 阿里 Qwen-VLA 用’认知主干+运动专家’双模块解耦架构（类比大脑皮层与小脑分工），将操作、导航、轨迹预测三类异构具身决策问题统一进同一模型。它采用 T2A→CPT→SFT→RL 四阶段渐进训练策略，稳定解决预训练 VLM 与随机初始化 DiT 动作解码器的不对称训练问题。在多机器人本体和多任务家族上展现一致跨任务性能与强分布外泛化。 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/one-vl%E7%B2%BE%E8%AF%BB/ Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/one-vl%E7%B2%BE%E8%AF%BB/ 小米 OneVL 用双模态隐式推理超越显式 CoT，攻克了隐式推理长期打不过显式 CoT 的困境。它将 55 个紧致隐 token（35 视觉+20 语言）作为信息瓶颈，用语言解码器还原语义 CoT、视觉世界模型解码器预测未来帧，双管齐下将隐空间钉死在因果关系上。推理时所有隐 token 一步 prefill，延迟与直接出答案持平，4B 模型在四大基准全 SOTA。