「机器人推理模型」共找到 8538 篇相关文章
推理成本骤降75%！gpt-oss用新数据类型实现4倍推理速度，80GB显卡能跑1200亿参数大模型
OpenAI在gpt - oss开源模型采用MXFP4数据类型，使推理成本降75%，内存占用为BF16模型四分之一，生成token速度提4倍，还能降低硬件资源需求。不过MXFP4也有缺陷，英伟达推出NVFP4提升质量。
人大高瓴赵鑫团队新作：先拆掉 RLVR，再重建推理模型训练
人大高瓴赵鑫团队围绕RLVR框架做系统实验，完成论文《A3PO: Adaptive Asymmetric Advantage Shaping for Reasoning Models》，提出A3PO方法。该方法将训练重点转向关键决策点，让推理模型学习更可控。
不止于快！美团新推理模型正在重新定义「实用主义AI」
美团发布并开源推理模型 LongCat-Flash-Thinking，它在权威测评表现突出。该模型有多项创新，能更快、更能干、更可靠。其将技术实力转化为业务服务能力，实战测试表现佳，体现美团实用主义 AI 路径。
WRC整理床铺机器人背后模型曝光！端到端双系统全身智能VLA，仅凭少量微调就能get任务
星海图在2025WRC展示G0模型，可让机器人自主完成铺床任务。其发布端到端双系统全身智能VLA模型G0，结合真机数据集与架构，还构建开放数据集，评测结果优于π0模型，即将开源。
小模型也能精确计算：WorldModel-Qwen的推理时代码执行实验
开发者bigattichouse让Qwen - 0.6B小模型推理时生成并执行WASM代码获计算结果。最初尝试加标签生成Python代码效率低，后用WASM，创建三层架构。虽结果未完美，但接近，还通过Gemini审查验证。
732M模型超越7B！机器人操控新范式：从视频中「悟」物理
机器人操控有「数据困境」，传统方法需大量人工标注动作演示数据。中山大学王广润教授团队从视频生成模型「借」物理直觉，提出PAR和PhysGen，与英伟达DreamDojo核心思路一致，验证了新的技术路线。
Meta 新成立超级智能实验室，让大模型RAG推理速度飙升30倍
Meta新成立超级智能实验室（MSL），首篇论文REFRAG将RAG推理速度提升30倍以上。它先把上下文压缩成摘要再解码，减少计算量和延迟，在多任务测试中表现出色，为大模型部署提供实用方案。
警惕！大模型成本倒挂：你正在为模型的多余「思考」买单
一项来自多所高校和微软研究院的研究揭示AI模型价格倒挂现象，低定价模型可能产生更高实际开销。研究聚焦8个前沿推理模型和9个主流数据集，指出推理token是成本倒挂主因，且实际开销难以预测。
国内首篇！融合语言模型的多模态触觉传感器，推动机器人触觉迈向人类水平
清华大学丁文伯团队联合多机构，受鸽子感知机制启发研发仿生多模态触觉传感器 SuperTac，构建 8.5B 参数触觉语言模型 DOVE，成果发表于《Nature Sensors》，推动机器人触觉迈向人类水平。
谷歌让机器人「长脑子」了！首发离线具身VLA模型，断网精准操控
谷歌首发具身智离线模型Gemini Robotics On-Device，实现VLA多模态大模型在具身机器人本地离线运行，无网络也能稳定运行。谷歌还开源了SDK，具身智能迈向实用化新阶段。