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双重突破:全球首个零售VLA大模型来了!开源OpenWBT让机器人遥操门槛暴降!
2025北京智源大会上,银河通用机器人展示端到端具身大模型GroceryVLA,可在商超场景自主操作,具强适用性等五大能力。还发布OpenWBT开源系统,降人形机器人遥操门槛,促产业发展。
ICML 2025 Spotlight|华为诺亚提出端侧大模型新架构MoLE,内存搬运代价降低1000倍
华为诺亚和北大研究人员提出端侧大模型新架构MoLE。它解决传统MoE显存开销大、传输延迟高问题,推理时将专家输入改embedding token,用查找表替代矩阵运算,实验显示性能与MoE相当,大幅降推理延迟。
OpenAI和Anthropic费尽心机加密的思维链,竟然能被轻松提取?
围绕大模型蒸馏争议已久,此前外部团队难获闭源模型完整推理。8 月 10 日研究者公开方法,可让弱模型读取旗舰模型密文并输出推理,还发现公开智能体轨迹存在隐私泄露问题,不过未为蒸馏指控提供决定性证据。
类R1训练不再只看结果对错!港中文推出SophiaVL-R1模型
DeepSeek - R1爆火后,类R1结果奖励训练范式引发推理热潮,但仅以结果对错奖励模型有弊端。港中文联合团队发布多模态推理模型SophiaVL - R1,引入‘思考奖励’机制,还用Trust - GRPO算法解决奖励欺骗问题。
阿里通义发布并行计算新策略:1.6B等效4.4B,内存消耗骤降95%
阿里通义团队提出PARSCALE并行计算新策略,受CFG双路径推理机制启发,将并行思想扩展到训练和推理全流程。能让1.6B模型性能接近4.4B模型,内存占用大降,还可用于现有模型,无需从头训练。
量化噪声竟是RL秘钥?QeRL:高效强化学习新范式,一场噪声引发的性能革命
近年来,大语言模型在复杂推理任务中面临挑战,强化学习虽更接近人类推理过程,但训练“烧资源”。论文《QeRL》提出量化不仅能压缩模型、节省资源,还能增强模型探索能力,QeRL框架实现训练速度提升、内存占用减半。
面向多工具任务调度的两种路径:MCP vs Agent + Function call
本文围绕大语言模型智能应用中的工具与数据接入问题,介绍了基于 Agent + Function Call 的动态调度机制与基于 MCP 的标准化接入框架,分析了不同场景下的适用性,还探讨了二者未来的协同融合方向。
机器人从炫技 Demo 走向上岗,两篇 ICML 顶会论文拆解背后的智能底座
在WRC世界机器人大会上,云蝶科技发布RoboForge系统级具身大脑和WING任务型本体。其科研团队两项成果POLIA与Strat-Reasoner发表于ICML 2026,从视觉证据和他者意图两方面,为理解具身大脑技术提供切口。
卡帕西点赞Transformer内置计算机!每秒3万Token吞吐,拿下世界最难数独
当前大模型推理顶尖但精确计算不足,Percepta团队在Transformer权重里内嵌可执行程序,通过2维注意力头设计提升推理效率,能在普通CPU上实现每秒3万+Token的流式输出,还精确求解了世界最难数独。
人形机器人放无人机,还能上天入海!有点过于赛博了吧
中国电信TeleAI团队推出具身智能组合,包括首款自研人形机器人TeleBot - M和全自研空海跨域具身智能体TeleAqua - Bee。其智传网(AI Flow)解决具身智能协同与传输问题,适用于抢险救援等危险场景。