SSAD 讲座拆解驾驶 VLA 四步构建法:选型、数据、动作头、多阶段微调
abursuc · x · 2026-09-17
在 SSAD 2026 研讨会上,讲者先回顾了自动驾驶技术栈的历史与未来走向,随后分四步讲解如何构建面向驾驶的 VLA(视觉-语言-动作)模型:
- 模型选型:选择合适的基础模型
- 数据整理:curate 驾驶相关训练数据
- 动作头(action-head)设计
- 多阶段微调(multi-stage finetuning)
所属事件:SSAD 研讨会详解驾驶 VLA 模型构建方法(3 条相关)→
「具身」频道最新
- VLA 模型面临语言用量、评测、部署与因果推理等多重挑战 — abursuc · 2026-09-17
- LADA:用潜动作标注低成本模仿语言功能,拆难题为两步 — abursuc · 2026-09-17
- #ssad2026 演讲附赠 Latent Action Models 入门讲解 — abursuc · 2026-09-17
- FIVE-VLA 用 640M 参数跑驾驶任务,效率达 SimLingo 7.5 倍 — abursuc · 2026-09-17
- Real-to-Sim-to-Real:保持功能的形状变形生成零样本机器人操作数据 — zhenjun_zhao · 2026-09-17
- ActiveScale:用 1000 小时自我中心数据训练会主动观察的 VLA 机器人 — zhenjun_zhao · 2026-09-17