「分层策略」共找到 1041 篇相关文章
1M 上下文时代太费 Token，告诉你我的 Coding Agent 省钱方法
当下GPT-5.5等模型原生支持1M上下文，虽能支撑长任务，但易被噪音干扰且费Token。作者以Claude Code为例，介绍做好会话管理的多种省钱方法，如根据任务选择会话策略、利用rewind功能等。
不愧是中国机器人，乒乓打得太6了
清华姚班本科生苏智团队在论文中提出结合模型规划与强化学习的分层框架，让宇树G1机器人实现亚秒级反应下的稳定连续对打，在真实实验中击球和回球率高，还能连打106拍。
IROS 2025 | 机器人衣物折叠新范式，NUS邵林团队用MetaFold解耦轨迹与动作
新加坡国立大学邵林团队提出MetaFold框架用于机器人衣物折叠。它创新分层架构，解耦任务规划与动作预测。构建开源数据集，经实验在多指标超现有方法，还验证了从仿真到现实的迁移能力。
突破瓶颈，嵌入式AI神经持续学习引擎—Replay4NCL
阿联酋、纽约、巴基斯坦大学研究人员推出Replay4NCL，解决嵌入式AI持续学习难题。它优化记忆重放，有创新架构和训练策略。实验显示其精度高、延迟低、省内存、能耗少，成果将在2025年DAC大会展示。
广电绝地反击！揭秘多彩新媒「不烧钱」的AI生存法则
传统广电行业面临生存危机，多彩新媒依托1100万IPTV用户，规划‘技术筑基－场景落地－生态协同’转型路径。战略聚焦三核心，技术结合外部能力分层搭建体系，场景围绕三维度落地，生态强调内外联动。
无需准确传感信号！轻松搞定「多段软体机械臂」复杂位姿与形状控制
研究人员提出利用双向循环神经网络（biLSTM）的MSCA规划与控制策略，即便用不准确内部传感信号也能完成任务。实验显示该方法在多任务中表现优异，未来还将做进一步研究。
小哥硬核手搓AI桌宠！接入GPT-4o，听得懂人话还能互动，方案可复现
国外小哥Matthieu Le Cauchois受皮克斯台灯机器人启发，手搓AI桌宠Shoggoth，接入GPT - 4o，能与人互动。它结构简单可复现，采用低级和高级控制层，策略经仿真和真实环境验证有效。
机器狗能当羽毛球搭子了！仅靠强化学习从0自学，还涌现出类人回位行为 | Science子刊
苏黎世联邦理工学院团队让机器狗靠强化学习学会打羽毛球，开发全身视觉运动控制策略，使其最高挥拍速达12米/秒，还涌现类人回位行为，研究证明足式机器人在体育场景应用可行。
LightLLM中DeepSeek V3/R1 Two MicroBatch Overlap 实现解析
文章围绕LightLLM中DeepSeek V3/R1的Two MicroBatch Overlap实现展开。介绍了该技术原理，通过拆分推理过程、精心设计执行顺序实现计算与通信重叠。还阐述了数据结构设计、预处理、核心执行流程，以及优化策略和配置启用方式。
中国19岁常青藤少年重塑AI记忆，斩获各大榜单全球第一，点亮AI联想科技树
M-Flow记忆引擎引发海外开发者社区热议，GitHub star破千，在三大公开benchmark评测中夺冠。它由19岁团队心流元素开发，采用Cone Graph分层结构，实现Graph RAG新范式，更注重联想，而非单纯搜索。