作者 | 瀑风 编辑 | 自动驾驶之心 原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/1916810989434807458 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 >>点击进入→ 自动驾驶之心 『VLA』技术交流群 本文只做学术分享，如有侵权，联系删文 2025年5月，VLA的RL领域掀起了一股热潮，不仅传统的PPO、GRPO、DPO等算法纷纷被移用到VLA上， 而且各种针对VLA特殊性的创新tricks层出不穷。本文将梳理VLA领域RL算法的来龙去脉。 早期探索：iRe-VLA （Improving Vision-Language-Action Model with Online Reinforcement Learning） ★ https://arxiv.org/pdf/2501.16664 arxiv.org/pdf/2501.16664 这篇文章的核心算法是PPO，并且针对在线强化学习不稳定的问题提出了双阶段的训练范式： 具体实现上，此文没有采用已有的VLA模型结构，而是将BLIP-2 3B用于VLM backb ...

嘉宾：辛华剑 访谈：penny Era of Experience 这篇文章中提到：如果要实现 AGI， 构建能完成复杂任务的通用 agent，必须借助"经验"这一媒介，这里的"经验"就是指强化学 习过程中模型和 agent 积累的、人类数据集中不存在的高质量数据。 强化学习是 AGI 的关键解法。从 OpenAI o1 到 DeepSeek R1，我们不断在看到强化学习的潜力：DeepMind AlphaProof 被认为是"经验时代"初露端 倪的一个例子，作为第一个在 IMO 获奖的 AI，AlphaProof 借助 RL 算法自行"做题"，积累经验，AlphaProof 的案例表明，在像数学这样人类高水 平知识接近极限的领域，RL 通过互动试错可以突破瓶颈，取得超人类的成果。 以 AlphaProof 为开端，整个数学证明领域也在最近半年迎来了 AI 突破的密集期：除了 AlphaProof ，OpenAI 的 o1 模型在数学推理上展现出了惊 人表现，DeepSeek-Prover 三部曲也在形式化数学证明上不断创造新纪录。 为了理解数学和 AGI 的关系，海外独角兽访谈了 DeepSeek-Prov ...

Today I want to talk about building the future with design matters and want to talk about this kind of insights and future trends as well for this year. I want to focus on how we solve the customer's problem and less about ourself. So I want to start off with something huge because for a lot of us we know about AGI or artificial general intelligence.I think it's basically means that um we want to have AI that's uh achieving the the level of intelligence comparable to human and also maybe even surpass human ...