HiF-VLA：把 codec 副产品当成 VLA 的时间记忆
CVPR 2026 的 HiF-VLA（项目页 / 代码），西湖 + 浙大 + 港科广 + 南大那拨人做的。架构上是 OpenVLA 之上挂两件事：往前用 VLM 直接预测未来 motion vectors，往后用一组历史 motion vectors 经 AdaLN 调制动作流。LIBERO-Long multi-view 刷到 96.4%，比堆 4 帧历史的方案显存少 1/2、延迟少 2/3。 ...
量产 VLA 的 8 个工程判断 + 4 个反例
量产 VLA 做工程选择时大量依据是"试过其他做法、最后没选"——某个 loss 试过被换掉、某个精巧设计验证没收益、某条蒸馏路径走不通。这些经验在论文和发布会里都很少展开。 ...
熵与信息论：从 -log p 到深度学习
信息论里最反直觉的事情，是它的核心度量 −logp-\log p 看起来完全像个随手挑的形式，却几乎是被三条无害的要求强制出来的。本文从这一点起步，走完香农体系的主干——熵、条件熵、互信息、KL 散度、最大熵原理——再回到当代深度学习里这些量反复出现的地方：分类损失、VAE 的 ELBO、信息瓶颈、SAC 里的 entropy bonus。 ...
Affordance vs Symbolic Perception in AD：二分 framing 错在哪
讨论 AD VLA 的时候经常听到一种二分：一边 “label-free / pure E2E / affordance”——人开车不靠语言思考，模型也不应该有 caption 或 detection head，photons 直接到 trajectory；另一边 “label-based / V-L backbone / symbolic”——驾驶离不开法规、标识、V2X、long-tail 标注，必须保 V-L 对齐能力。Wayve / Tesla 一档，Mobileye 一档，蔚小理在中间。 ...
Dense Latent Predictive Supervision in AD VLA：为什么 pixel 不是最优
当前一线 AD VLA 用什么监督 backbone？打开任一篇 NAVSIM 93 PDMS 一档的 paper：监督信号是未来 12-16 个 (x,y)(x, y) waypoints，一条轨迹一共 24-32 个标量。Backbone 是 Qwen3-VL 2B 量级 V-L 模型加上一个 Action Expert（典型 500M），总可学习参数 2.5B 量级。 ...
自动驾驶 VLA 的 3D 视觉表征：从能力边界到工程注入
引言：这篇为什么写 写在前面：本站此前已有几篇 3D 表征相关的文章。《从 2D 到 4D：视觉表征的本体论问题》 讨论了"4D = 3D+T 还是 multi-view+geometry"的本体论问题；《4D Vision Encoder for Autonomous Driving：信息瓶颈视角下的统一审视》 用信息瓶颈五条件审计了九种 4D encoder 方案；《X-World：小鹏可控自车视角多相机世界模型》 拆解了重型 latent video diffusion 的生成派世界模型路径；Depth Anything 3、VGGT、V-JEPA 2.1、DINOv3、Driving JEPA 是各代表性工作的单论文精读。 ...
ATLAS：视觉推理的动作词表
引言：模型什么时候需要画一条线 几何题里的辅助线很少出现在题目里，却经常决定整道题能不能解出来。计数题里，先把候选目标圈出来，再逐个排除，比直接在自然语言里说“左边那个、上面那个、旁边那个”稳定得多。空间关系题也类似：判断猫有没有碰到杯子，视线会自然落到猫爪和杯脚之间那一小块接触区域。 ...
X-World：小鹏可控自车视角多相机世界模型——量产驾驶世界模型的工程化
引言：从 Vista / DriveDreamer 到 X-World 的鸿沟 驾驶世界模型这两年的论文非常密集，但把它们摆到一起，会发现一条很尴尬的分水岭：左边是学术指标 (FID / FVD / 控制误差)能跑到 SOTA 的工作——Vista (Gao et al., 2024) 把单相机高保真做到 576 分辨率；DriveDreamer / DriveDreamer-2 (Wang et al., 2023, 2024) 把 multi-view + 结构化条件 + LLM 拼到一起做数据合成；MagicDrive / MagicDrive-V2 (Gao et al., 2023, 2024) 把 3D box + HDMap 当成显式条件注入；MiLA / MaskGWM / EOT-WM 在多视角与可控性上做了不少探索。右边则是 production 真正需要的东西：7 路相机几何一致、22-24 秒不发散、4 步去噪能 streaming 推理、能直接接到 end-to-end driving 的训练 / 评测 / RL 后训练流水线里。 ...
自动驾驶世界模型 × Action：六范式在 NAVSIM 上的落地与跨域对偶
引言 上一篇 从预测未来到驱动行动：机器人世界模型的架构与评测 以 NTU/UC Berkeley/Stanford 联合综述为底本，把世界模型与策略的耦合方式归纳为六个范式：解耦式、单骨干生成、MoE/MoT、统一 VLA、Latent-space、符号/规划器。那篇文章的取景框是机器人操作——LIBERO、CALVIN、RoboTwin。本文是它的 AD 对偶篇：把同一套理论骨架带到自动驾驶，看 2026 上半年发表的五篇 NAVSIM 成绩 87-91 级别工作如何在这套范式空间里落地。 ...
Polar Express：用 Chebyshev 逼近把 Muon 的矩阵正交化提速一倍
在 Muon 优化器：矩阵正交化驱动的梯度更新 中，我们建立了 msign 算子的数学骨架：把梯度矩阵 GG 投影到最近的正交矩阵 msign(G)=UVT\text{msign}(G) = UV^T，并用 Newton-Schulz 迭代避免完整的 SVD。这套方案已经在 Kimi K2 上实现了 2× 训练加速，但它有一个隐疾：Newton-Schulz 在矩阵奇异值跨度大时，前十几步几乎不动。 ...