小林是某C9高校的研二同学，目前实验室主要是做自动驾驶和机器人方向的。这两周刚开学，忙完 了寝室和班里里面杂七杂八的事情，该去实验室和老板Meeting一下了。老板这个暑假没闲着啊，看 了企业不少VLA都量产上车了，说咱们实验室也可以搞搞看，发发论文。 确实自动驾驶最近的热点都在大模型和VLA靠拢，然而VLA并不是那么好做的，对于一个新手或者 转行的同学，开展研究蛮难受的。踩了一年坑，也不一定能有效果。这时候，峰哥给他推荐了自动 驾驶之心的1v6论文辅导。 ⼀、VLA科研论文辅导课题来啦⭐ 端到端（End-to-End）自动驾驶旨在构建一个统一的智能模型，直接将传感器原始输入（如摄像头图 像）映射到车辆的驾驶控制指令（如转向、油门、刹车），从而替代传统的多模块、级联式架构 （感知、预测、规划、控制）。这一演进过程大致可分为以下几个阶段，而VLA模型的出现正是为 了解决前序阶段的瓶颈，标志着一个新范式的开启。 1. 传统模块化架构的时代： 早期的自动驾驶系统（L2-L4级）普遍采用模块化设计。每个模块（如 物体检测、轨迹预测、路径规划）被独立开发和优化。 优势： 逻辑清晰，各模块可独立调试和 验证，具有较好的可 ...

一个认真做内容的社区，一个培养未来领袖的地方。 自动驾驶VLA这么火，想借这个机会了解更多大模型相关的技术知识，有哪些方向可以做，现在热点在哪 里？ 为此我们筹备了大模型之心Tech社区，平台主要关注大模型RAG、大模型AI Agent、多模态大模型 （预训练、微调、强化学习）和大模型部署推理优化等等。 欢迎对大模型技术感兴趣的小伙伴关注我们~ 如果您想做进一步学习，也欢迎加入我们的 大模型之心Tech知识星球 。大模型之心Tech知识星球，我们目 标是构建一个国内最大的大模型技术社区，一直在给行业和个人输送各类人才、产业学术信息。目标星球 正在快速搭建相关模块，欢迎加入我们与大模型同行。 ...

作者 | XiuQ 编辑 | 自动驾驶之心 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 >>自动驾驶前沿信息获取 → 自动驾驶之心知识星球 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 ★ 前段时间阅读到这篇论 文 ，利用强化学习，self-play 方式，不使用任何真实数据， zero-shot 在CARLA, nuPlan, waymax 上达到的SOTA. 论文结果很amazing， 并且给出了较为详细的细节，本文是笔者的阅读笔记，以供后期回顾，也供大家参考， 若有纰漏，欢迎友好指正，也欢迎大家一 起交流学习。 笔记将主要抽取总结论文关键脉络，更多细节十分推荐阅读原文。 强化学习回顾 原文链接： https://www.zhihu.com/question/547768388/answer/114467872460 RL 交互流程 强化学习的主要框架如上图所 示 ， 强化学习的任务是寻找一个 使agent 在与环境交互过程中的累计回报期望最大。强化学习的几个核心点是 对于自动驾驶而言， 将强化学习用在自动驾驶，环境演化和Reward设计可能相对较难。主要 ...

点击下方 卡片 ，关注" 大模型之心Tech "公众号 戳我 -> 领取大模型巨卷干货 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）通过注入外部知识提升了大语言模型的事实性，但在需要多步推理的问题上表现欠佳；反 之，纯推理导向的方法则常出现生成幻觉内容（hallucination）或事实依据不足的问题。本综述从"推理-检索协同"这一统一视角，整合了上述两大 研究方向。首先，本文梳理了先进推理技术如何优化RAG的各个阶段（即"推理增强型RAG"）；其次，阐述了不同类型的检索知识如何为复杂推理 补充缺失前提并扩展上下文（即"RAG增强型推理"）；最后，重点聚焦新兴的"协同式RAG-推理框架"——在这类框架中，具备智能体能力 （agentic）的LLM会迭代交替执行搜索与推理操作，从而在各类知识密集型基准测试中实现当前最优性能。本文对相关方法、数据集及开放挑战进 行了分类梳理，并勾勒出未来研究方向，旨在构建更高效、多模态适配、可信且以人为本的深度RAG-推理系统。 汇总链接：https://github.com/DavidZWZ/Awesome-RAG-Reasoning ...

以下文章来源于51WORLD ，作者致力于克隆地球的 51WORLD . 51WORLD是一家致力于克隆地球5.1亿平方公里的科技公司，通过建立一个数字孪生世界来改变世界。 2025 年，中国汽车产业加速进入端到端时代，数据驱动闭环面临着全新的机遇与挑战 。 站在行业关键拐点，51Sim于 Testing Expo China 2025 - Automotive 同期举办的「向真而行！51Sim端到端数据闭环生态论坛」上，正式发布 "端到端 数据驱动闭环" 。 该方案在 仿真置信度、AI赋能、数据复用 三大领域实现里程碑式突破，打破端到端数据驱动闭环的多个关键技术瓶颈，旨在为行业 创造领先的解决方案， 助力全产业链构建端到端时代的新核心竞争力与技术壁垒， 加速推动高阶智能驾驶迈向规模化量产落地。 数据驱动闭环升级 所谓端到端，是指一端输入图像等环境感知数据，经由多层神经网络模型的"黑箱"处理，直接输出转向 、制动、加速等驾驶指令。其本质是基于数据驱动的 技术路线，需要大量的高质量数据对端到端大模型进行训练。 端到端时代下，数据驱动闭环的重要性空前提升，但也面临着多重挑战： 置信度突破，让数据更真 端到端模型依 ...

从今年上半年具身VLA、自驾VLA/VLM这些方向大火以来，很多同学都对大模型这个领域感兴趣，咨询我 们一些前沿大模型技术的学习路线。我和峰哥也商量了一下，决定把大模型的社区做起来。 筹备了半年时 间，今天也终于和大家见面了~ 大模型技术是诸多前沿领域发展的基础。最具代表性的是RAG和AI Agent，企业对掌握 RAG、Agent 等技 术的人才需求高涨，这些技能已成为 AI 从业者的核心竞争力。算法开发、工具链开发、后端、产品经理、 架构师等等相关岗位需求非常旺盛，算法核心岗位的年薪更是一骑绝尘！ 开源大模型生态为学习者提供了绝佳机会。国外有Meta的LLaMA 3；国内有DeepSeek采用完全开源模式， 其衍生项目已经超过800个，通义千问衍生模型数破10万，居世界第一。开源不仅降低研发门槛，还促进技 术共享与创新，让开发者能在现有基础上快速迭代。 学习大模型也是适应大趋势的必然。 『大模型之心Tech知识星球』目前集视频 + 图文 + 学习路线 + 问答 + 求职交流为一体，是一个综合类的大模型社区。 我们期望未来2年内做到近万人的规模。给大家打造一个 交流+技术分享的聚集地，是许多初学者和进阶的同 ...

最近收到了许多同学在论文发表上的求助，学校绕不开一篇三区论文硕士毕业，没有三篇CCF-A博士都毕不了 业，老师对这个新的方向不熟悉，开展不了工作。一直在为论文选题绞尽脑汁，实验设计总遇瓶颈，写作逻辑混 乱不清，投稿屡屡被拒！ 尤其是在前沿且复杂的自动驾驶、具身智能、机器人领域，真的有点力不从心。 一篇好的论文需要有好的切入点，哪个方向更容易产出，这一个判断尤为重要！剩下的就是怎么论证这个idea work，比当前SOTA有效（如果是A类会议）。实验的设计也非常重要，特别是消融实验，要摸清是什么因素导 致的提升。后期的写作技巧，取决于你是否能够让审稿人眼前一亮，如何回复审稿意见也是需要经验的。 筹备了近1年，我们的论文辅导正式推出了，主要面向自动驾驶/具身智能/机器人领域。 我们是谁？ 国内最大的AI类技术自媒体平台，IP包含自动驾驶之心/具身智能之心/3D视觉之心等平台，拥有国内最顶尖的学 术资源。深耕 自动驾驶、具身智能、机器人 方向多年。我们深刻理解这些交叉学科的挑战与机遇，更明白一篇 高质量论文对于学生（尤其是硕博生）学业和未来发展的重要性。 我们目前有300+专职于自动驾驶/具身智能方向的老师。来自于 ...

点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近15个 方向 学习 路线 业务合伙人 自动驾驶之心业务合伙人招募来啦！我们团队今年计划向国内外招募10名优秀的合伙人，负责自动驾驶相 关课程研发、论文辅导业务开发、硬件研发； 主要方向 自动驾驶资源共享（求职、读博、出国留学推荐等）； 丰厚的现金激励； 创业项目合作与推荐； 联系我们 如果您是大模型/多模态大模型、世界模型、扩散模型、VLA、端到端、具身交互、联合预测、SLAM、3D 目标检测、世界模型、闭环仿真3DGS、大模型部署与量化感知推理等方向，欢迎加入我们； 岗位要求 QS200以内高校，硕士及以上学历，手握顶会的大佬优先。 待遇说明 更多欢迎添加微信咨询，备注" 机构/公司 + 自动驾驶合作咨询 "。 ...

最强性价比3D激光扫描仪 面向工业场景和教研场景的 超高性价比3D扫描仪来了！GeoScan S1是国内目前最强性价比实景三维激光扫描 仪，轻量化设计，一键启动，便可拥有高效实用的三维解决方案。以多模态传感器融合算法为核心，实现厘米级 精度的三维场景实时重构。可广泛用于多种作业领域。 每秒20万级点云成图，70米测量距离，360°全域覆盖，支持20万平米以上的大场景，扫描可选配3D高斯数据采 集模块，实现高保真实景还原。支持跨平台集成，配备高带宽网口及双USB 3.0接口，为科研实验提供灵活扩展 空间。降低开发门槛，助力开发者快速掌握研发能力，开启更多可能。 GeoScan S1设备自带手持Ubuntu系统和多种传感器设备，手柄集成了电源，可通过D-TAP转XT30母头输出至 GeoScan S1设备本体，给雷达、摄像头以及主控板提供电源。 基础版重建效果一览！ 使用门槛低 ：操作简单直观，一键启动即可 执行扫描作业 扫描结果导出即用 ：无需复杂部署和繁琐处理，扫 描结果导出即用 高效率高精度建图 ：模型精度高，行走之间轻松扫 描大场景 业内最优惠价格 ：性价比高，高度 集成多传感器， 往下翻~ 重磅！3DG ...

来源 | 理想TOP2 点击下方 卡片 ，关注" 自动驾驶之心 "公众号 戳我-> 领取 自动驾驶近30个 方向 学习 路线 语言是认知世界的框架，而不仅是沟通工具。人类所能思考、理解和表达的一切，都被限制在语言的范畴之内。我们所理解的世界，很大程度上是我们所使用的语 言的产物，对于无法用语言表述的事物，我们难以形成清晰的思想。而且，不同的语言以其独特的词汇、语法和结构，为使用者提供了不同的认知框架。所以我们 会看到，来自于不同语言体系的人，其思维方式是有差别的。 在VLA架构里面，V是感知，A是动作，而L承担的是语言能力部分。L对V感知的内容做出认知理解并形成A的行动规划和决策。VLA的L不是用语言做显式的文字 推理，而是用人类语言提供的数据学习做隐式的逻辑推理，这才是L真正的核心。很多人以为L就是输出在交互界面的那几行文字以及语音控制命令，这个理解是 不对的。其实文字输出和语音输入都是可选的，输不输出都不太关键（看人类想不想要），真正发挥作用的是背后推理的长思维链。如果没有强大的L，再好的V 和A都无法发挥出来。这跟人与动物的区别很相似。论视觉能力人比不过鹰，论行动速度比不过猎豹，但人之所以能够称霸地球， ...