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机器人不能停下来等模型：星尘发布 SmoothRL，让在线强化学习跟上大模型的异步推理
星尘智能发布SmoothRL框架，解决真实机器人异步执行中的在线强化学习问题。该框架仅对实际执行的动作进行学习，并保持训练与部署节奏一致。在投掷、戴笔帽、...
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推理服务的缓存与调度：前缀、多级存储、集群路由
本文讨论长上下文推理服务的缓存与调度优化。核心原则是缓存未命中比命中贵几个数量级，因此设计围绕复用展开：单实例内通过块哈希实现前缀缓存；KV池采用writ...
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这个世界模型训练完就“退场”，机器人反而更能干了
光象科技联合清华发布物理原生世界模型ActEffect，训练时预测动作后果并优化策略，执行时退出部署以降低成本。在LIBERO等基准测试中成功率领先，已用...
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把Agent放进真实尺度香港，上交大/新加坡国立大学/美团等提出UrbanGround，测试多模态模型城市探索能力
该文章介绍了一项关于多模态大语言模型（MLLM）在城市导航中能力的研究。研究团队构建了基于香港真实地理数据的URBANGROUND交互环境，评测了GPT-...
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微软称几乎无人通过其聊天机器人获取《纽约时报》文章
微软在版权诉讼中辩称，其AI助手Copilot极少复制新闻或书籍内容。在820万条聊天记录中，仅不到1%包含至少16个匹配词，与《纽约时报》等出版商作品有...
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Allora Labs证明变异AI模型群体性能超单个优化模型
Allora Labs研究表明，在AI模型群体中引入随机变异可提升整体性能，超越单个优化模型。变异群体在环境变化时表现更优，最佳情况下约80%优于优化群体...
