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Model说起。这类模型在数据上有一个鲜明的特点其输入和输出均只有文本这一个模态的数据。LLM之所以能基于单一的文本模态涌现出惊人的智能一个核心原因在于语言是传递信息效率最高的模态能够以高度浓缩的形式承载复杂的逻辑与丰富的语义。所以相比其他单模态模型LLM具有最高的智能程度。它不仅能够模仿人类的语言风格更重要的是在海量文本数据的训练下目前已经发展出了记忆、理解、推理和生成能力。这些能力的结合使得LLM成为当前生成式 AI时代的基石为后续更复杂的AI模型和应用提供了强大的技术底座。图3LLM 训练过程目前市场上已经出现许多知名的LLM包括D**eepseek-V3R1、GPT-4.5、GPT-**o1o3等等。VLM尽管LLM在处理和理解文本方面表现出色但我们生活的现实世界充满了远超文本的模态信息其中最为关键和丰富的便是视觉信息。为了让AI能够理解我们生活的现实世界一个必然的演进方向就是将LLM强大的语言能力与视觉信息相结合。由此多模态视觉-语言模型Vision-Language Model应运而生。它是一种能够同时理解图像或视频与文本并在这两种模态之间建立深度关联的AI大模型。它的出现突破了传统单一模态纯文本或纯视觉模型的局限使得AI第一次拥有了跨越不同模态信息进行分析理解、推理与内容生成的强大能力。在VLM的发展路径中可以观察到一个清晰的趋势从相对成熟的“多模态输入单模态输出”逐步走向更强大、更灵活的“多模态输入多模态输出”。根据这个趋势我将当今的VLM划分为三大主要类型分析型 VLM这类模型的核心功能是跨模态的分析与理解。这类模型的输入可以是文本、图片、视频或者这些的混合但输出主要是文本。它擅长看图说话或回答关于视觉内容的问题。常见的模型如 GPT-4v、Qwen2.5-VL、Gemini 2.5、Claude4 等等生成型 VLM这类模型专注于跨模态的内容生成。它们的输入同样可以是多种模态的组合但输出主要是图片或视频能根据描述创造出视觉内容。这类模型有Midjourney、Stable Diffusion以及国内的可灵、即梦等等统一型 VLM这是VLM的终极形态它同时集合了分析和生成的能力输入和输出都可以是文本、图片、视频的任意混合实现了真正的“任意模态输入任意模态输出”。这代表了该领域最前沿的方向其典型代表正是 GPT**-4o**。PS过去许多媒体一直认为现在的模型都是 LLM但真正的 LLM 很少很多自训练初期就是多模态混合准确来说应该是 VLM。这也是为何各家的大模型在命名上如此混乱的原因VLM也遵循预训练—后训练的训练框架但在预训练上与 LLM 方式不同。VLM的预训练方式通常采用双 Transfomer 架构。具体来说就是用一个Transformer编码器来处理文本信息同时用另一个Transformer编码器通常是ViT架构来处理视觉信息。最后通过一个“融合模块”例如跨模态注意力机制将各自 Transfomer中提取出的语言特征和视觉特征进行深度的交互与对齐从而让模型建立起语言与视觉之间的关联。图4VLM 训练过程VLAVLM的出现成功地将语言与视觉这两种关键模态联系起来赋予了AI看见并理解世界的能力。然而这种影响力在很大程度上仅局限在数字世界中模型本身无法与我们身处的现实世界进行交互。为了打破这层壁垒视觉-语言-行动模型Vision-Language-Action Model应运而生。VLA可以看作是VLM的扩展。它在视觉和语言的模态上增加了“行动”Action这个至关重要的模态。VLA以VLM强大的理解能力为基础将其对环境的感知在同一个模型内转化为可以让实体智能体如汽车、机器人执行的电气控制指令。正是这一步让AI拥有了与现实世界进行物理交互的能力。我们可以将这种架构想象成一个高度协同的生物体。在这个架构中VLM扮演着感知和推理的角色它负责理解复杂的视觉场景和人类下达的指令而“行动”Action模块则扮演着小脑的角色它接收来自大脑的决策并负责规划和生成具体的、可执行的动作序列来完成任务。以自动驾驶为例在2024年行业的主流方案倾向于分成“理解”和“规控”两个独立的系统一个强大的VLM负责进行场景理解和逻辑推理然后将它的判断数据传递给一个独立的规控模型由后者来计算并执行具体的驾驶操作。而到了2025年行业则普遍追求一个更纯粹的端到端VLA模型。这种模型期望在内部直接完成从看懂世界到操控汽车的全过程从而省去多个系统之间传递信息所带来的延迟和损耗。这个演进过程可以用一个非常生动的比喻来解释过去的VLME2E方案更像一个教练通过语言的方式指导一名新手驾驶员开车指令的下达和执行之间存在壁垒无法做到最直接的干预。而VLA则是由这位经验丰富的教练直接坐上驾驶位开车感知、决策和行动在一瞬间无缝完成。图5VLA与 VLM在自动驾驶的应用因此一个统一的VLA模型其能力理论上要高于由VLM和规控模型组成的双系统。在理想汽车第二季AI Talk中提到VLA是明确的行业方向但目前具体的技术路线尚未完全收敛整个领域仍处于积极的探索阶段。未来VLA可以通过强化学习在与物理环境的持续互动中进行自我迭代和提升以应对现实世界中无穷无尽的边缘场景这对于实现安全、可靠的具身智能至关重要。图6理想VLA训练自动驾驶具身智能体端到端模型及训练所谓的端到端模型指的是从系统的最原始输入到最终输出的整个流程完全由一个统一的AI模型完成无需人为地将其拆解为多个独立的模块或设置中间步骤。这种架构摒弃了传统流水线式的复杂设计追求极致的简洁和高效。基于这个定义再回头看之前我讨论过的模型就可以进行清晰地辨析原则上LLM、VLM、VLA在其最纯粹的形态下都是典型的端到端模型。在自动驾驶例子中提到的“双系统”方案VLME2E由于它是由“理解”和“规控”两个独立模型构成的其整体架构并非端到端的。但构成这个双系统的两个独立模型其自身都是一个端到端的模型例如VLM实现了从像素到文本的端到端规控模型实现了从中间数据到控制指令的端到端。这个理念同样适用于Agent的设计。当一个Agent的架构是端到端的即一个单一模型直接负责从环境感知到动作决策的全过程我们便可以使用强化学习RL来对它进行训练。通过在环境中不断地试错和探索模型能够自主优化其行为策略例如OpenAI的Deep Research。与之相对以workflow方式编排的agent则不是端到端模型。图7端到端模型端到端模型及训练在本篇笔记中我尝试梳理一条从 LLM 到具身智能的AI进化之路其最终核心是一个端到端的VLA模型。这个单一的模型原生集成了过去需要多个模型才能实现的多种核心能力认知内核 (源于LLM的能力)它拥有强大的推理、常识和语言理解能力使其能像人类一样思考和沟通。这是它的大脑。多模态感知 (源于VLM的能力)它原生具备视觉-语言的联合理解能力使其能看见并理解复杂的物理环境。这是它的眼睛。物理交互 (VLA的核心)最关键的是它能将感知和认知无缝转化为在物理世界中行动的指令使其能操作物体、与环境交互。这是它的手和脚。大脑、眼睛、手脚当所有这些能力被无缝地集成于一个统一的VLA大模型中时基于这个底座模型构建的能够与真实世界交互的具身智能体便诞生了。而驱动这个具身智能体不断进化、提升其泛化能力的最终方法正是端到端训练。尤其是通过与物理世界进行实时互动的强化学习RL让具身智能在一次次的试错和实践中变得更强大、更智能最终能够像真正的生命体一样去适应这个无穷无尽、充满变化的现实世界。如何学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线科技企业深耕十二载见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事早已在效率与薪资上形成代际优势我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。我们整理出这套AI 大模型突围资料包✅ 从零到一的 AI 学习路径图✅ 大模型调优实战手册附医疗/金融等大厂真实案例✅ 百度/阿里专家闭门录播课✅ 大模型当下最新行业报告✅ 真实大厂面试真题✅ 2025 最新岗位需求图谱所有资料 ⚡️ 朋友们如果有需要《AI大模型入门进阶学习资源包》下方扫码获取~① 全套AI大模型应用开发视频教程包含提示工程、RAG、LangChain、Agent、模型微调与部署、DeepSeek等技术点② 大模型系统化学习路线作为学习AI大模型技术的新手方向至关重要。 正确的学习路线可以为你节省时间少走弯路方向不对努力白费。这里我给大家准备了一份最科学最系统的学习成长路线图和学习规划带你从零基础入门到精通③ 大模型学习书籍文档学习AI大模型离不开书籍文档我精选了一系列大模型技术的书籍和学习文档电子版它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。④ AI大模型最新行业报告2025最新行业报告针对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。⑤ 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