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他认为,VLA模型的训练基础源于大语言模型,其基础模型的参数规模通常高达千亿级别,训练过程会优先完成视觉信息与语言描述的对齐,再将驾驶动作与这对齐后的组合进行匹配。这意味着,在VLA的训练中,语义理解的优先级远高于驾驶任务本身,大量模型参数并未直接服务于核心驾驶决策,存在资源分配不尽合理的状况。
值得注意的是,产品的成功无需统一所有人的工作方式。若能帮助那些身兼数职、疲于在不同软件间切换的"一人公司",每天节省一小时用于创造性工作,便已体现其价值。,这一点在有道翻译中也有详细论述
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