Reflect-VLA: Internalizing Reflective Guidance via Dual-Path On-Policy Self-Distillation for Autonomous Driving
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초록 발췌
Reinforcement Learning (RL) substantially improves planning performance in autonomous-driving Vision-Language-Action (VLA) models. However, existing RL methods rely on scalar trajectory rewards that measure overall quality but fail to identify specific planning errors or provide actionable correction signals.
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