AutoVLA

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AutoVLA 是 NeurIPS 2025 的官方实现，面向端到端自动驾驶的研究者与工程师，而非通用视觉或对话场景。其核心思路是用监督微调训练模型在两种思考模式间切换：简单场景下直接输出轨迹的“快思考”，复杂场景下结合链式推理的“慢思考”，再通过基于 GRPO 的强化微调来判断何时值得付出额外计算。仓库覆盖了从 nuPlan、nuScenes、Waymo E2E 数据预处理，到动作码本构建、链式推理标注，再到训练与评估的完整流程，并已发布模型权重。对于正在搭建或评测端到端驾驶系统的团队，这是一个把自适应推理与强化微调整合进单一自回归规划器的具体参考。需要留意的是，其学术软件许可仅允许学术与非营利研究者使用，商业评估需联系实验室。