自動駕駛 Vision-language-action models 一旦在推理前先見到真實未來軌跡，很容易把答案合理化，卻未必真係根據場景作判斷。DEFT-RLVR 屬於訓練與驗證框架項目，核心是把「先看場景作決定」同「之後再對照候選軌跡」拆開，減少 trajectory anchoring bias。
它的做法唔係直接生成開放式座標，而是先用 AD-MCQ 把規劃問題改成多選題，再用 DEFT 兩階段流程處理：模型先做 candidate-blind scene reasoning，之後先見到候選軌跡再揀答案。這種設計的好處，是答案可被精確核對；代價則是任務表述被收窄到候選集合之內，較接近「可驗證決策」而唔係完整路徑生成。
- 針對的不是感知本身，而是推理監督被答案污染的問題
- AD-MCQ 保留 braking、speed 同 lateral geometry 等差異，方便精確評分
- DEFT-RLVR 用 GRPO 聯合優化，並且可選用 rubric 監督推理過程
- RL 階段直接由 base VLM 開始，毋須 cold-start SFT
- 模型採用 Qwen3-VL
部署門檻不算低。項目要求另行安裝支援 CUDA 的 vLLM，Waymo codebook reconstruction 還要額外用 Python 3.9 的 autovla waymo py39 環境；預設 recipe 亦明顯偏向大型多 GPU 節點，小型設備需要自行調整 tensor parallelism、batch size、sequence length 同 offloading。
目前公開資訊顯示，它在 AD-MCQ-500 上同時提升 trajectory selection 與 candidate-blind reasoning，較穩妥的判斷是：這套方法對研究自動駕駛 VLM/VLA 訓練可靠性、想避免「先知答案再解釋」的團隊尤其有參考價值；要落地到更開放的真實規劃流程，仍要看候選軌跡構建與算力成本能否接受。