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小鹏汽车基座模型团队发布XCoT技术报告
近日,小鹏汽车基座模型团队发布XCoT技术报告,披露“可执行思维链”(ExecutableChain-of-Thought,XCoT)推理范式。该技术以自动驾驶为验证场景,用于解决物理AI本体在实时控制中面临的推理时间差问题。 XCoT生成结构化的决策标记参与行动生成,生成的XCoT标记储存在动作空间里,负责轨迹推理的ControlFFN通过共享的多模态自注意力读取和执行。 在数据构建方面,小鹏基座模型团队构建了自动化的“推理—动作”(Reason-Action)监督数据。据报告披露,最终用于训练的混合监督数据总量达到362万条。 XCoT先将可能性收束成明确方向,随后FlowMatching循该方向发散给出多条具体做法。团队在同一可执行标记空间上提出了XCoT策略优化(XCoTPolicyOptimization,XCPO)。 小鹏物理世界基座模型以第二代VLA与世界模型为两大支柱,支撑自动驾驶、Robotaxi、机器人等多个本体。小鹏指出,面向下一阶段,XCoT可能会成为一个跨本体持续生长的接口。
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