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自动驾驶系统的局部最优陷阱
文章指出，当前自动驾驶系统过度依赖海量数据驱动的“数据飞轮”模式，导致陷入“局部最优陷阱”，即系统通过不断打补丁来应对长尾问题，但难以实现真正的泛化和举一反三。这种模式下，数据收集成本随难度上升而急剧增加，系统性能遭遇瓶颈。作者借鉴机器人学在数据稀缺下发展出的“小样本学习”和视觉-语言-动作模型（VLA），以及语言智能体的深度推理能力，提出自动驾驶需从 2.0（数据优先）向 3.0（推理优先）范式…- 0
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数据飞轮
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