英伟达把驾驶推理模型压进车载芯片:闭环强化学习后驾驶表现提升48.9%,像素到轨迹延迟160至190毫秒
英伟达发布面向车载部署的推理型视觉-语言-动作模型 Alpamayo 2 Edge,以20亿参数的 Nemotron 推理骨干搭配扩散动作专家,在 DRIVE AGX Thor 上按需生成因果链推理与未来轨迹。在 AlpaGym 中做闭环强化学习后训练,使其闭环驾驶表现比未做该后训练的最佳检查点提升48.9%;按官方部署配方优化后,像素到轨迹的推理延迟为160至190毫秒,具体取决于推理量。