清华教研团队！两个月从零搭建一套自己的自动驾驶VLA模型

主要观点总结

本文介绍了自动驾驶领域的新方向——VLA（视觉、语言和动作联合学习）的相关内容。课程涵盖VLA的关键技术、算法及应用，包括模块化VLA、一体化VLA和推理增强VLA等子领域。课程大纲包括VLA算法介绍、算法基础、作为自动驾驶解释器的VLM、模块化 & 一体化VLA、推理增强VLA以及大作业等章节。课程要求学员自备GPU，具备一定的自动驾驶、大模型、强化学习等基础知识。学完课程后，学员可彻底理解自动驾驶VLA的当前进展，掌握前沿算法核心，并应用于项目中。

关键观点总结

关键观点1: 课程介绍

国内首个自动驾驶VLA进阶实战教程，旨在推动自动驾驶VLA在学术界和工业界的发展，助力理解VLA的学员加入自动驾驶行业。

关键观点2: 课程主要内容

课程涵盖VLA的三大子领域：作为解释器的VLM、模块化 & 一体化VLA及推理增强VLA。并涉及视觉感知、多模态大模型、强化学习等关键的前沿人工智能技术。

关键观点3: 课程大纲

课程包括六章内容：自动驾驶VLA算法介绍、VLA的算法基础、作为自动驾驶解释器的VLM、模块化 & 一体化VLA、推理增强VLA以及大作业。

关键观点4: 学习要求

学员需要自备GPU，具备一定的自动驾驶领域基础、transformer大模型、强化学习、BEV感知等基本概念，以及python和pytorch语言基础。

关键观点5: 学后收获

学员可彻底理解自动驾驶VLA的当前进展，掌握前沿算法核心，并应用于项目中。实习、校招、社招都能从中受益。