<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Qwen3 on Xu'Blog</title><link>https://xuquant.com/tags/qwen3/</link><description>Recent content in Qwen3 on Xu'Blog</description><image><title>Xu'Blog</title><url>https://xuquant.com/og-default.png</url><link>https://xuquant.com/og-default.png</link></image><generator>Hugo -- 0.152.2</generator><language>zh</language><lastBuildDate>Thu, 28 May 2026 22:30:00 +0800</lastBuildDate><atom:link href="https://xuquant.com/tags/qwen3/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Qwen-VLA 解读：T2A 解压先验、流匹配 PPO、跨形态零样本</title><link>https://xuquant.com/posts/foundation-models/qwen-vla/</link><pubDate>Thu, 28 May 2026 22:30:00 +0800</pubDate><guid>https://xuquant.com/posts/foundation-models/qwen-vla/</guid><description>Qwen Team 2026-05-28 放出的 Qwen-VLA (arXiv:2605.30280) 把 Qwen3.5-4B 多模态骨干和 1.15B 单流 DiT 流匹配动作专家拼成统一具身策略，最有意思的不是数字而是 T2A——冻住 VLM、屏蔽图像，只用文本和 embodiment prompt 把动作先验学出来，再分别灌图像、专门化、RL。本文照 paper 走一遍架构、四阶段 recipe、五维 T2A 消融、流匹配 PPO 的 log-prob 技巧、DOMINO 零样本 26.6% 这个数字背后的含义，以及几条保留的质疑。</description></item></channel></rss>