Qwen-Drive-1.0：面向自动驾驶的视觉语言基础模型
Qwen-Drive-1.0 是一个面向自动驾驶的视觉语言基础模型，在统一框架内整合 3D 感知、视觉问答与运动规划。模型保留预训练 VLM 架构，外接 BEV 感知头联合执行 3D 目标检测、语义占用预测和 BEV 地图分割，规划专家基于共享 VLM 表征生成未来自车轨迹。
推荐理由：Qwen-Drive-1.0 把 3D 感知、视觉问答与运动规划统一在一个 VLM 框架内，并给出分阶段训练配方，可了解自动驾驶基础模型的构建思路。
规划与控制
全部主题追踪规划与控制的研究、可复用工程方法与真实部署证据。
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第 41–44 条 · 共 44 条HF blog精选AI 评分6262
HF blog精选AI 评分6262 GaP：面向变异性自动化任务的图即策略多智能体自学习框架
GaP 是一种图即策略（Graph-as-Policy）多智能体编码框架，从模块化开放机器人技能库（MORSL）生成含感知、规划和控制节点的有向计算图，并构建内部仿真环境并行演练不同图以迭代优化结构与参数，提升成功率和吞吐量。
推荐理由：论文提出用多智能体编码生成计算图并并行仿真迭代，为变异性自动化任务提供可复用的可靠性思路。
openEuler 官方博客精选AI 评分6262 openEuler IB-Robot 发布实时多模型调度组件 Inference Scheduler
openEuler 社区孵化的具身智能 OS 技术栈 IB-Robot 发布实时多模型调度组件 Inference Scheduler，负责在多个异构模型间做选择，让推理链路跟上控制节奏。
推荐理由：原文拆解了 IB-Robot 多模型调度的分层架构与 InferScore 评分维度，可供做端侧推理编排的团队参考。
BAIR精选AI 评分6262 GRASP：面向世界模型长时程规划的梯度规划器
BAIR 提出 GRASP，一种面向学习动力学世界模型的梯度规划器，通过把轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、对状态迭代加噪探索，并重塑梯度只依赖动作雅可比。
推荐理由：GRASP 把长时程规划拆成可并行的时间步并绕开脆弱的状态梯度，Push-T 上成功率与耗时对比给出了可参考的量化差异。