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复旦贾萧松:VLA、WAM 新架构层出不穷,但真正的瓶颈不在模型架构

复旦贾萧松:VLA、WAM新架构层出不穷,但真正的瓶颈不在模型架构 | 世界模型50人

AI 导读

复旦大学可信具身智能研究院助理教授贾萧松认为,VLA、WAM 等新架构层出不穷,但真正的瓶颈不在模型架构。他此前在自动驾驶领域先后做出 Think2Drive、DriveAdapter 等工作,其中 Think2Drive 用隐空间世界模型在一张 NVIDIA A6000 GPU 上约三天训练出可完成 CARLA Leaderboard 2.0 复杂驾驶任务的策略。

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