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
复旦大学可信具身智能研究院助理教授贾萧松在雷峰网访谈中回顾了其从轨迹预测转向端到端自动驾驶、强化学习与世界模型的研究路径。他指出，Think2Drive通过在隐空间世界模型中训练，使一张显卡可同时运行1000到2000个环境，相比传统仿真提升了探索效率。贾萧松认为，模仿学习存在优化目标局限，需结合强化学习提升决策能力，而当前自动驾驶的真正瓶颈并非模型架构，而是训练方式与规模化强化学习的挑战。
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复旦大学可信具身智能研究院助理教授贾萧松在雷峰网访谈中回顾了其从轨迹预测转向端到端自动驾驶、强化学习与世界模型的研究路径。他指出，Think2Drive通过在隐空间世界模型中训练，使一张显卡可同时运行1000到2000个环境，相比传统仿真提升了探索效率。贾萧松认为，模仿学习存在优化目标局限，需结合强化学习提升决策能力，而当前自动驾驶的真正瓶颈并非模型架构，而是训练方式与规模化强化学习的挑战。
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复旦大学可信具身智能研究院助理教授贾萧松在雷峰网访谈中回顾了其从轨迹预测转向端到端自动驾驶、强化学习与世界模型的研究路径。他指出，Think2Drive通过在隐空间世界模型中训练，使一张显卡可同时运行1000到2000个环境，相比传统仿真提升了探索效率。贾萧松认为，模仿学习存在优化目标局限，需结合强化学习提升决策能力，而当前自动驾驶的真正瓶颈并非模型架构，而是训练方式与规模化强化学习的挑战。
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