李飞飞团队发布了ESI-Bench，这是一个用于评测具身空间智能的新基准。该基准要求AI主动探索以获取信息，研究显示当前AI在空间智能方面，尤其是主动探索和推理能力上仍存在不足。ESI-Bench包含3081个任务实例，覆盖人类核心空间认知能力，旨在提升AI的空间推理能力。

本文介绍了Master-Worker架构的任务调度系统中Master的复杂性，以及需要准确管理工作流状态和调度下一步行为的核心。文章从工作流的生命周期入手，介绍了DolphinScheduler的实现过程。最终，任务实例会被发送到配置的Worker节点，工作流实例正式启动。