会自检的ReflectDrive：我的轨迹我做主，安全感拉满！ 端到端自动驾驶已成为一个重要且快速发展的研究领域。通过大规模数据集学习类人驾驶策略具有相当大的潜力。但是在多模态性能以及长尾场景， 没有可持续解决问题的框架。如果仅依赖强化学习来加强，那么reward hack又成为了棘手的问题，很难写出一个全面的reward可以适用连续轨迹复杂的 三维空间。所以近年来大语言模型的泛化能力突破让大家看到了希望，是否能够利用模型scaling以及数据scaling去激发模型的泛化性能，也就是vla模 型的兴起。 大家都想利用上vlm的泛化能力，用更少的数据去解决few shot/zero shot的场景。下面是对于目前自动驾驶方案vla方案的痛点分析： 基于上面的描述，可以看出目前迫切需要做到的是L模态和A模态的融合，一种更容易scaling的统一的架构，同时还要做到高效生成。为应对这些挑 战， 理想和清华的团队提出ReflectDrive——一种新型学习框架，通过离散扩散的反思机制实现安全轨迹生成。 我们首先将二维驾驶空间离散化以构 建动作代码本，从而能够通过微调将预训练扩散语言模型用于规划任务。该框架的核心是安 ...

根据提供的研报内容，未发现涉及量化模型或量化因子的具体构建与测试内容。该报告主要聚焦于AI领域的技术动态与产品发布，包括以下核心内容： 1. **智谱发布GLM-4.5大模型** - 采用混合专家架构，总参数量3550亿，激活参数320亿[12] - 三阶段训练流程：通用文本预训练、专项数据精调、强化学习对齐[12] - 在AGI评测中综合得分63.2，智能体任务准确率26.4%[15] 2. **蚂蚁数科金融推理大模型Agentar-Fin-R1** - 基于Qwen3架构的双引擎设计，支持金融场景专用推理[20] - 在FinEval1.0评测得分87.7，风险定价任务位列第一[23] 3. **商汤"悟能"具身智能平台** - 核心"开悟"世界模型支持4D环境构建与多视角视频生成[27] - 演示案例中机器人实现PPT讲解与动态交互[28] 4. **京东JoyInside附身智能品牌** - 整合RAG、TTS等多模态技术，支持情绪检测与长期记忆[33] - 教育机器人接入后对话轮次提升148%[33] 5. **字节Seed Diffusion Preview模型** - 离散扩散架构实现2146 tokens/秒的代码生成速度[37] - 在CanItEdit基准pass@1准确率54.3%[39] 6. **通义千问Qwen3-30B-A3B模型** - MoE架构每次推理仅激活33亿参数，支持256K长文本处理[44] - 数学推理测试AIME25得分61.3，较前代提升183%[47] 7. **腾讯Tairos具身智能平台** - "三脑协同"模型划分感知、规划、行动模块[52] - 复杂任务链成功率超80%，动态纠偏响应300毫秒[52] 8. **Goedel-Prover-V2定理证明系统** - 8B参数模型性能达DeepSeek-Prover-V2-671B的83.3%[58] - MiniF2F测试集Pass@32准确率88.1%[60] 注：以上总结未包含风险提示、免责声明等非核心内容[7][65][68][69]。报告重点为AI技术进展，未涉及量化投资相关模型或因子[1][2][3][4][5][6]。