推理框架是模型从“能跑”走向“可服务”的关键层,负责调度、KV管理、并行、采样与API。裸generate缺少请求级调度、分页KV和连续批处理,并发一高延迟与显存即崩。框架核心包括Scheduler、KV Manager、并行运行时、采样与Model Runner。2026年常用框架:vLLM通用、SGLang擅前缀缓存、TensorRT-LLM低延迟、LMDeploy、MindIE、llama.cpp边缘。上手建议先跑vLLM OpenAI server,再对照SGLang或LMDeploy。
小朋友玩有点幼稚,成年人刚刚好。仅凭着2020年发布的一个简单的Blender场景演示动图,《木木屋》(Woodo)就获得了在TapTap上获得了65万预约。在2024年的科隆游戏展上,我们曾和来自这款游戏发行商Daedalic的伙伴有过交流——提起了创作者Julia也没想到这样一款“休闲填色”类的游戏,为什么能在中国引起这样的关注。当时问起游戏大概还要多久才能面世时,我们得到了一个不置可否...
本文介绍如何使用ZEGO ZIM SDK在Android端实现群组聊天。首先根据消息持久性和成员规模,在群组、房间、社群三种形态中选择,多数产品适合选用群组。文中给出了初始化、登录、创建群组、收发消息和会话列表的可运行示例,强调按orderKey排序,并用messageID与localMessageID去重替换。同时提醒:groupID永久不可复用;权限需在UI层校验;免打扰会话不计入总未读;切换账号前必须logout。最后简述了ZPNs离线推送的接入方法。
Go issue #16620 提出已十年,探讨能否像 select channel 一样等待 sync.Cond。核心难点在于 channel 的电平触发与 Cond 的边沿触发语义冲突,Broadcast 尤其复杂。社区曾用桥接 goroutine、context.AfterFunc 等绕行。近日 bradfitz 提交 Demo CL,先推出 sync.Mutex.LockChan(),使加锁可响应取消或超时,但 Cond 与 Broadcast 问题仍未解决。
Novartis’s chief data and digital officer for biomedical research explains how data platform investments are paying off in AI safety prediction, generative chemistry, and faster translation.
JetBrains 为 Junie 推出 /demo 功能,可让 AI 代理自动构建并启动应用、操作界面并录制演示。用户只需描述检查内容,即可获得 HTML 报告、截图和视频,视频含讲解幻灯片与字幕。该功能已用于 GitHub Actions,在超 1500 个 PR 中生成 2100 多个演示视频,并用于发布冒烟测试。
Zhou Yu discusses why AI agents stall in demo phase and shares how simulation-driven testing solves compliance and reliability bottlenecks. Learn how Columbia and Arklex AI use synthetic user...
见臻科技发布Aurora IIS参考设计模块及配套眼镜Demo Kit,旨在验证窄边框智能眼镜中集成眼动追踪功能。模块采用奇景光电NPU芯片、豪威集团摄像头及艾迈斯欧司朗红外补光灯。Demo Kit提供SDK,支持OEM快速开发定制应用,并展示GazeAI Vision技术。该方案将于2026年9月在深圳光博会展示。
该文章报道了一个神秘机器人模型“MVP”(意为“做个人吧”),通过多个一镜到底的演示视频,展示其像人类一样理解物理规律、自主决策和协作的能力。机器人能稳定端水、整理家务、跨本体协作,并高效收纳物品,体现长程任务和泛化性,被视为具身智能的重要里程碑。
自变量公司发布灵巧操作系统TwinDex,其核心创新在于后训练阶段无需真机遥操数据,仅用几百条无本体数据即可完成精细操作,如化学实验中的旋拧瓶盖、注射器推注等。TwinDex采用三指九自由度设计,强调数据采集与执行端的一致性,提升采集效率5.3倍,旨在降低对真机数据的依赖,推动无本体数据规模化应用。
该文章报道了OpenAI疑似即将发布新旗舰模型Astra(或GPT-6)的消息。社区开发者泄露了其3D生成能力,能一键生成复杂模型,效果惊人。但该模型因安全风险推迟发布,目前进入内部测试阶段,预计最早9月3日发布。
视频展示了一个神秘团队开发的具身智能模型,让宇树和智元两款不同机器人共用同一“大脑”,在10分钟一镜到底的真实环境中自主协作完成家务。机器人展现出跨本体协作、自我推理、工具使用和任务中断恢复等能力,突破了传统VLA和世界模型的局限,可能颠覆具身智能行业认知和Scaling Law。
优必选在WRC展示工业、商用、家庭三条产品线,强调真实场景作业能力。其“具身大脑”分理解、预测、执行三层,端侧部署提升效率。通过真实数据闭环和生态合作,推动机器人从实验室走向工厂,以客户订单验证技术,实现商业化与进化同步。
优必选在WRC展示工业、商用、家庭三条产品线,强调人形机器人竞争核心在于真实场景落地能力。其通过“具身大脑”三层体系(理解、预测、执行)和端侧部署,实现高强度连续作业,并构建数据闭环与生态合作,推动机器人从展示走向客户工厂持续创造价值。
千寻智能在WRC重演“整理客厅”Demo,展示30天内全栈技术进化。通过“时间密度”概念,系统在数据、训练、Agent、导航、硬件上快速迭代,长程任务成功率提升至85%,并实现零样本迁移。核心是数据闭环与基座模型Spirit v1.6,已落地宁德时代产线,成功率99%以上。
共生知行发布双足人形机器人驾驶卡丁车Demo,作为全身智能压力测试,验证视觉感知、平衡、手眼脚协同等能力。公司定位为全身智能基座模型公司,探索端到端技术路线,核心团队来自智源、港科大等,具备VLA和运动控制积累。未来将发布更多技术报告和案例,推动人形机器人从“能运动”到“能完成任务”。
具身智能行业进入冷静期,投资焦点从Demo转向实际生产力。上海交大杨学教授加入酷哇科技,强调模型对物理世界的理解及真实部署验证。行业分化路径类似大模型,幸存者需具备真实场景、数据闭环和工程化交付能力。衡量标准包括部署量、复购率、稳定性和数据质量,酷哇以万台级部署和50PB数据为样本,推动商业与技术飞轮互促。
科大讯飞成立新公司“爻方智能”,由潘嘉带队研发机器人大脑。团队认为主流VLA架构非终局,世界模型缺乏本体认知,提出“Embodied-Omni”方案,融合理解、预测、动作,通过逆运动学训练本体感知,并采用大脑-小脑协同架构,以有限数据提升泛化能力,推动机器人跨过实用门槛。
逐际动力推出全自主人形机器人Oli,成功完成复杂家务任务,展示其长程移动能力。Oli基于LimX COSA 0.5系统,强调系统协同,推动机器人技术从单一模型向系统化发展,提升在真实场景中的表现。
直播平台开发门槛较高,需要理解直播模式(单向、低延迟、互动)。建议从即构ZEGO的Demo入手,先跑通Demo,再逐步修改UI和添加功能,避免从零开始。注意避免协议选择过多、前后端职责不清和初期过度优化并发等问题。
完成下面两步后,将自动完成登录并继续当前操作。