https://auto-driving-blog.vercel.app/tags/grpo/ Recent content in GRPO on Elon's AD Insight https://auto-driving-blog.vercel.app/images/share.png https://auto-driving-blog.vercel.app/images/share.png Hugo zh-cn Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2604-02714/ Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2604-02714/ VLA 模型通过行为克隆学习驾驶策略，但受限于模仿学习无法探索专家分布之外的高质量策略。ExploreVLA 提出统一的理解-生成框架：用未来 RGB + 深度图生成作为密集世界建模目标，再利用世界模型的图像预测不确定性作为内在探索奖励，通过安全门控的 GRPO 优化策略。在 NAVSIM 上达到 93.7 PDMS 和 88.8 EPDMS。 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/code/autovla%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%AE%B2%E8%A7%A3/ Mon, 20 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/code/autovla%E4%BB%A3%E7%A0%81%E8%AE%B2%E8%A7%A3/ 拆解 ucla-mobility/AutoVLA：动作 codebook 离散化、快慢思考两阶段训练、SFT + GRPO 拒绝采样微调，看 VLA 如何端到端输出可执行驾驶动作 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2604-12656/ Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2604-12656/ FeaXDrive 发现噪声中心扩散规划与轨迹可行性空间存在根本错位，提出轨迹中心扩散框架，通过自适应曲率正则化训练、可行驶区域引导推理和可行性感知 GRPO 后训练系统提升轨迹物理可行性。在 NAVSIM 上达 88.7 PDMS (IL) / 90.0 PDMS (RL)，曲率违反率从 8.59% 降至 0.88%。 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2603-28116/ Sun, 19 Jul 2026 00:00:00 +0000 https://auto-driving-blog.vercel.app/posts/paper-reading/%E8%AE%BA%E6%96%87%E7%B2%BE%E8%AF%BB-2603-28116/ 当前 VLM 驾驶方案要么直接输出规划缺失 CoT 推理，要么将感知-预测-规划割裂为独立模块缺乏协同。AutoDrive-P³ 提出统一链式思维框架，通过 P³-CoT 数据集构建感知→预测→规划的结构化推理链，再用 P³-GRPO 算法进行分层渐进式强化微调——将奖励从规划反传到感知和预测模块，实现三模块联合优化。在 NAVSIM 上达到 89.9 EPDMS，nuScenes 上取得最低碰撞率。