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English(EN) The End of the Modular Stack: Comparing AutoVLA, Alpamayo, and Qwen-Drive-1.0

自动驾驶转向统一的 VLA 模型，挑战模块化堆栈

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

新的视觉-语言-动作 (VLA) 模型正在涌现，旨在统一自动驾驶中的感知、推理和控制，从而摆脱传统的模块化堆栈。三个 prominent 模型——来自 UCLA 的 AutoVLA、NVIDIA 的 Alpamayo 系列和 Qwen-Drive-1.0——代表了这种统一的不同方法。AutoVLA 专为边缘部署而设计，具有较少的参数量和基于 token 的动作输出，而 Alpamayo 则是一个较大的、云规模的教师模型，用于蒸馏成较小的运行时模型。 AI

影响 这些统一的 VLA 模型可以简化自动驾驶系统，可能带来更高效、更强大的自动驾驶汽车。

排序理由 文章详细介绍了自动驾驶的新模型及其架构，属于人工智能的研究与开发领域。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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自动驾驶转向统一的 VLA 模型，挑战模块化堆栈

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报道来源 [1]

  1. Towards AI TIER_1 English(EN) · Rajanikant Patnaika ·

    模块化堆栈的终结：AutoVLA、Alpamayo 和 Qwen-Drive-1.0 对比

    <figure><img alt="The End of the Modular Stack in autonomous driving" src="https://cdn-images-1.medium.com/max/1024/1*_IjIuAGhJIz4irSic1TozQ.jpeg" /><figcaption>The End of the Modular Stack in autonomous driving</figcaption></figure><p>For a decade, autonomous driving software lo…

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