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Autovla
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自动驾驶转向统一的 VLA 模型，挑战模块化堆栈
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…
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驾驶模型性能取决于时间采样频率
研究人员调查了时间采样频率对端到端自动驾驶轨迹预测模型的影响。他们发现，虽然通常认为密集的帧采样可以提高性能，但事实并非总是如此。较小的模型通常在较低或中等采样频率下表现最佳，这表明密集采样可能会引入冗余信息和噪声，给容量有限的模型带来负担。然而，较大的、类似视觉语言模型风格的架构，即使在测试的最高采样频率下，性能也持续提升。