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人工智能模型发展快,但基础设施滞后,传统单体式服务器架构成瓶颈。文章介绍大语言模型推理的预填充与解码阶段差异,指出解耦架构可突破困境,还阐述其经济影响、实施策略、应用案例及未来展望。

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清华大学团队在NeurIPS 2025发表文章,揭示强化学习(RL)提升具身大模型VLA泛化能力的优势,对比其与SFT差异,还提出评测基准和训练方法,为VLA训练提供新方向。

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