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理想自动驾驶负责人回应宇树王兴兴对 VLA 质疑

今年 8 月的 2025 年世界机器人大会上,宇树科技 CEO 王兴兴表示,当下火热的 VLA 模型(视觉-语言-动作)是相对比较傻瓜式的架构,并表示保持比较怀疑的态度。 针对王兴兴的质疑,理想自动驾驶负责人郎咸朋昨日发文回应。 郎咸朋表示,8 月没有及时提出自己观点,是因为理想 VLA 司机大模型还没正式发布,空口无凭,并且其对具身机器人行业,还处于密切关注阶段。 郎咸朋指出,自己与王兴兴观点最不一样的地方在于,王兴兴认为模型架构更重要,但自己认为模型的关键是要与整个具身智能系统适配,在此基础上,数据是起决定意义的。 郎咸朋通过 VLA 以及具身智能两个方面进行解释: VLA: 在某些场景下理想的 VLA 已经具备了对物理世界的认知涌现,具体表现是用户会越来越多的发现之前端到端没有的拟人行为。 世界模型更适合做「考场」而不是「考生」。世界模型的高算力需求(训练和推理都是)决定了它更适合在云端做数据生成和极度逼真的仿真测试和强化训练。 在自动驾驶领域,脱离了海量真实数据谈模型架构都是空中楼阁。理想之所以坚持 VLA,是因为拥有数百万辆车构建的数据闭环,这让理想能在当前算力下,把驾驶水平...

3A 大作!阿里 ROLL 团队从基建->算法->机理,推动 RL4LLM 全栈协同优化

近期,阿里巴巴ROLL 团队(淘天未来生活实验室与阿里巴巴智能引擎团队)联合上海交通大学、香港科技大学推出「3A」协同优化框架——Async 架构(Asynchronous Training)、Asymmetric PPO(AsyPPO)与Attention 机制(Attention-based Reasoning Rhythm),「3A」彼此间并非孤立的技术堆砌,而是深度耦合,致力于共同推动「强化学习用于大语言模型(RL4LLM)」迈向高效、精细与可解释的新范式 ROLL Flash– Accelerating RLVR and Agentic Training with Asynchrony 🔗 论文链接:https://arxiv.org/abs/2510.11345 随着强化学习(RL)在数学推理、代码生成、智能体决策等任务中展现出强大潜力,RL后训练已成为提升LLM高级能力的关键环节。然而,当前大多数RL训练系统仍受限于低资源利用率与差扩展性——尤其在面对长尾响应、环境交互延迟等现实挑战时,GPU大量时间处于空闲状态,训练效率严重受限。 为解决这一瓶颈,我们推出了 ROLL...

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