UCLA最新！开闭环AutoVLA：强化学习微调&自适应推理如何打造高效端到端规划？

主要观点总结

本文提出了一种新颖的端到端自动驾驶框架AutoVLA，它结合了视觉、语言和动作，直接进行语义推理和轨迹规划。该框架通过监督微调（SFT）和强化微调（RFT）训练，实现了自适应的快速思考和慢速思考模式，提高了规划性能和效率。在多个数据集和基准测试上的实验结果证明了AutoVLA的有效性和竞争力。未来的工作将集中在优化运行效率和减少计算开销上，以实现实时部署。

关键观点总结

关键观点1: AutoVLA框架的特点

将视觉、语言和动作结合，进行语义推理和轨迹规划；使用SFT和RFT训练，实现自适应的快速思考和慢速思考模式；提高了规划性能和效率。

关键观点2: AutoVLA的实验结果

在多个数据集和基准测试上的实验结果证明了AutoVLA的有效性和竞争力；优于现有的端到端驾驶模型。

关键观点3: 未来的工作方向

优化运行效率和减少计算开销，以实现实时部署。

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