XPeng（小鹏汽车）

Be Faithful When Response: Returning Fluent and Grounded Answers for Vision-Language Models Reinforcement Learning

回答时保持忠实：为视觉语言模型强化学习返回流畅且基于视觉依据的答案

Peng, Lee, Yin Zhang, Yanglin Zhang, Haonan Wu, Zishan Liu, Ruoxi Zang, Xin Zhu, Jiayin Zheng, Jian Yao, Zefeng Ji, Fei Ma

机构 * GMLab ； Hong Kong Polytechnic University（香港理工大学） ； XPENG Robotics（XPENG机器人） 纠错

AI总结 提出Faithful Warm-Start (FWS)策略，通过构建具有明确视觉-语言因果关系的FaithfulQA数据集并利用VLM裁判净化，在强化学习前预热模型，提升答案准确性、稳定训练并减少无视觉依据的推理。

X-Mind: Efficient Visual Chain-of-Thought via Predictive World Model for End-to-End Driving

X-Mind: 通过预测世界模型实现高效视觉思维链的端到端驾驶

Bohao Zhao, Chengrui Wei, Guangfeng Jiang, Ruixin Liu, Xuejie Lv, Liu Liang, Sutao Deng, Xiuyang Fan, Pengkun Zheng, Jinyun Zhou, Rui Guo, Hanpeng Liu, Yutong Zheng, Yi Guo, Xinlong Zheng, Qingyu Luo, Zhuangzhuang Ding, Yu Zhang, Hang Zhang, Xianming Liu

机构 * XPeng Inc.（小鹏汽车） 纠错

AI总结 提出X-Mind框架，将预测世界模型内化为视觉思维链，通过紧凑的草图表示和循环块扩散方案，实现高效、低延迟的端到端驾驶策略。