Flow-GRPO 完全讲解：训练/推理/梯度流/Loss 设计的逐行拆解
从 train_flux_fast.py 第 1 行开始，逐层追踪 Flow-GRPO 的完整逻辑链：采样阶段做了什么？reward 怎么变成 advantage？训练阶段的计算图是怎么构造的？loss 为什么那样设计？梯度如何从最后一个 log_prob 传到 LoRA 参数？每段代码都标注了源文件行号。
扩散模型
AlpaMayo-R1 代码讲解：VLM 说推理链、Expert 雕轨迹、一个模型两套头
零基础逐文件拆解 NVIDIA AlpaMayo-R1 推理源码：从 VLM/Expert/Diffusion 三组件架构到单轮动力学动作空间，从 Flow Matching 去噪到 Fourier 特征编码，用伪代码 + 大白话讲清这个 10B 参数的 VLA 模型是怎么从传感器数据一路「推理」到轨迹输出的。
论文精读｜TransDiffuser：去相关多模态表示驱动的扩散式轨迹生成
LiAuto 提出 TransDiffuser，用多模态表示去相关（Decorrelation）解决扩散轨迹生成中的模式坍缩问题。核心思路是强制多模态条件特征的维度去相关，让条件信号更丰富地覆盖潜空间，从而无需任何锚点轨迹或场景先验即可生成多样化轨迹。ResNet-34 + LiDAR 配置在 NAVSIM 上达到 PDMS 94.85。本文将用一张图一张图对应讲解的方式，把这篇论文的动机、架构、核心创新全部讲清楚。
Diffusion Planner 代码讲解：轨迹级扩散 + 免训练能量引导
「Diffusion Planner 把规划对象从『动作』升级为『整条轨迹』，用 DiT + MLP-Mixer 去噪；亮点是在 DDPM 采样时注入 classifier guidance（碰撞/可行驶区域/运动学能量），无需重新训练就能把轨迹压进可行域，本文顺着官方仓库从名词、架构、逐文件逐函数一直讲到多模态闭环评测，帮零基础读者把『轨迹级扩散 + 免训练能量引导』这条主线彻底打通」
Diffusion Policy 代码讲解：用 DDPM 给机器人「生成」一连串动作
「Diffusion Policy 把『给一段观察、出一段动作序列』做成条件扩散生成：噪声动作被 ConditionalUnet1D 逐步去噪，训练是 DDPM 标准损失（预测加到数据上的噪声、MSE），推理是 DDIM 多步采样（20~100 步），归一化必做且推理要 unnormalize 回真实量纲。本文顺着 real-stanford 官方仓库，从名词速查、架构总览、项目结构，到 ConditionalUnet1D / diffusion / diffusion_unet1d_policy / base_dataset / train_diffusion_policy 逐文件逐函数细讲，并穿插『为什么多步动作更稳、为什么扩散天然多模态、为什么归一化是命门』等认知，最后落到它作为 DiffusionDrive / Diffusion Planner / pi0 方法论母体的位置，是一篇面向零基础、超详细、篇幅足够长的工程向代码讲解」
论文精读：FeaXDrive — Feasibility-aware Trajectory-Centric Diffusion Planning
FeaXDrive 发现噪声中心扩散规划与轨迹可行性空间存在根本错位，提出轨迹中心扩散框架，通过自适应曲率正则化训练、可行驶区域引导推理和可行性感知 GRPO 后训练系统提升轨迹物理可行性。在 NAVSIM 上达 88.7 PDMS (IL) / 90.0 PDMS (RL)，曲率违反率从 8.59% 降至 0.88%。
论文精读｜X-World — 可控多相机世界模型实现可扩展端到端自动驾驶
端到端自动驾驶面临评测成本高、场景覆盖有限、难以复现的瓶颈。X-World 提出了一种以自我为中心的多视角生成式世界模型，通过动作条件化的多相机视频生成实现可控闭环仿真，在动作跟随度、跨视角一致性和长时序稳定性上取得了突破性表现。论文详细设计了两阶段级联训练策略、视角-时序自注意力机制和异构条件注入方案，为 VLA 系统的可扩展闭环评测与仿真训练提供了完整基础设施。