版里最近关于提示词架构的讨论质量都很高，刚好看到蔚来把世界模型和闭环强化学习绑在一起推全量车型，觉得挺对路。从某种角度看，这其实是在做物理世界的语义化转码。传统ADAS是模块级联，而世界模型更像把路况、车流甚至博弈意图统一encode成中间表示，跟LLM的tokenization异曲同工。它配合闭环RL做策略搜索，本质上就是在提示词空间里采样最优响应。每个驾驶决策，都是对当前状态prompt的解码。值得商榷的是，这种端到端范式会不会彻底替代硬编码的if-else？未来开发可能真变成设计World Prompt Template再微调解码器了。就像当年AlphaGo把棋盘状态压进网络，靠MCTS找最优步。大家觉得这种编译式架构的corner case处理具体有实测数据吗？
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