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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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第三，3月17日市场整体表现低迷，主要指数悉数下跌，个股普遍调整，成交量萎缩，资金避险需求上升。前期热门科技赛道出现回调，低估值板块相对稳健，高估值题材股的估值修复压力集中释放。
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