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首先，他认为，VLA模型的训练基础源于大语言模型，其基础模型的参数规模通常高达千亿级别，训练过程会优先完成视觉信息与语言描述的对齐，再将驾驶动作与这对齐后的组合进行匹配。这意味着，在VLA的训练中，语义理解的优先级远高于驾驶任务本身，大量模型参数并未直接服务于核心驾驶决策，存在资源分配不尽合理的状况。
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其次，2026年1月，马化腾在公司年度会议上坦言，腾讯在AI领域的“步伐慢了”，并指出问题可能在于基础设施存在短板，模型更新频率与平台能力有待加强。
多家研究机构的独立调查数据交叉验证显示，行业整体规模正以年均15%以上的速度稳步扩张。
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