论文精读｜DriveVLA-M0：失败感知的记忆增强，让 VLA 学会吃一堑长一智
DriveVLA-M0 给 VLA 自动驾驶加上了’失败记忆’：离线把模型表现差的场景连同路网/交互结构特征写进 latent memory，在线用专用的 Retrieve Model 检索结构相似的失败案例，再用解耦 LoRA 做测试时训练（TTT）逐场景纠正，让模型’吃一堑长一智’。NAVSIMv1 上 94.1 PDMS、NAVSIMv2 上 47.0 EPDMS，TTT 后向开销仅 26.44ms。它与同系 DriveVLA-W0 走了完全相反的路：W0 用世界模型换’稠密监督’，M0 用失败记忆换’场景自适应’。