视觉-语言-动作（Vision-Language-Action, VLA）模型标志着人工智能领域的一项变革性进展，旨在将感知、自然语言理解与具身行动统一于单一的计算框架之中。本综述系统性地梳理了VLA模型近年来的研究进展，并围绕五大主题支柱对该快速演进领域的研究图景进行了全面整合。首先，我们确立了VLA系统的概念基础，追溯其从早期跨模态学习架构逐步演进为通用型智能体的发展脉络——此类智能体紧密融合

现在的 LLM-RL 已经不仅仅是“让模型说话更有礼貌”。它是通向**通用人工智能（AGI）**的关键路径。通过PRM（关注过程）Search（引入搜索）和Self-Play（自我博弈），我们正在构建能够自主规划、自我纠错、并能解决从未见过难题的智能体。2025年的大模型竞争，本质上将是强化学习算法与数据策略的竞争。

在国内开发 AI 应用，网络环境是绕不开的现实问题。与其在 Hugging Face 的下载失败中反复挣扎，不如尝试 ModelScope 这样为中文用户优化的平台。更快的速度、更高的稳定性、更低的迁移成本，让它成为 Hugging Face 的理想替代方案。下次当你准备拉取一个大模型时，不妨先去 ModelScope 看一眼——说不定，你的训练任务就能提前几小时完成！ModelScope 官网：

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如果这篇博客让你感到焦虑，那就对了。焦虑是学习的动力。去下载一个或Qwen2.5-7B。安装vLLM，尝试在本地部署它。阅读DPO的论文，并尝试用库跑通一个最小的对齐 Demo。只有动手写代码 (Write Code)，你才能真正拥有它。(附注：文中提到的所有论文建议直接在 arXiv 搜索标题，工具库直接上 GitHub 搜索 Star 数最高的即可。2025年的技术，唯快不破。