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Pingpong Schedule并不是万能钥匙
SGLang社区开发者反馈,SM90 FP8 Blockwise Scaling Grouped GEMM从H20迁移至H800后性能下降。文章分析是Pingpong调度策略所致,因算力提升,其使TensorCore未充分利用、TMA效率低,建议用Cooperative策略。
从 0 到 1 做一款 AI 产品:技术怎么搭、成本如何控制、销售策略怎么定?
独立开发者 Arvid Kahl 分享从零构建 AI 播客产品 Podscan 及「节俭工程」经验,涵盖技术搭建、成本控制与销售策略调整。如用小众云服务降成本,从 PLG 转向 SLG 等,为小团队创业者提供实用借鉴。
“最强具身VLA大模型”,究竟强在哪儿?
机器人基础模型π*0.6刷屏,能让机器人高效完成多项任务。它引入Recap学习法,突破传统模仿模式。其核心方法RECAP让VLA用奖励反馈和人类介入训练,还能从异构数据学习,实现自我进化。
怎么量化机器人数据价值?ATHENA将影响函数扩展到十亿参数VLA,313×加速筛选高价值数据
具身智能进入数据scaling时代,VLA模型训练中数据并非越多越好。上海交大同济等校团队提出ATHENA框架,将影响函数扩展到十亿参数VLA模型,解决计算和筛选难题,实现313倍加速,实验证明其用更少数据获更好效果。
奖励模型也能Scaling!上海AI Lab突破强化学习短板,提出策略判别学习新范式
上海人工智能实验室提出策略判别学习(POLAR)新范式,解决奖励模型设计与训练瓶颈。POLAR可灵活适配多样需求,弥补传统奖励模型短板,契合强化微调框架,实验证明其性能和泛化性优越。
王田苗三问具身大牛:大模型还在「拨号上网」,机器人靠什么拿下真实订单?| WRC 2026
在2026世界机器人大会的圆桌论坛上,王田苗向具身智能头部企业CXO抛出尖锐问题。嘉宾围绕量产卡点、大模型应对物理世界不确定性及产业终局生态展开讨论,并就商业化落地节奏达成共识。
让VLA真正跑上机器人:北大团队开源Jetson-PI,Jetson Orin控制频率提升8.66倍
文章聚焦让VLA模型在机器人上高效运行难题。北大等团队提出Jetson - PI方案,从异步推理算法等三层面优化,在Jetson Orin上控制频率提升8.66倍,推动具身智能向工业应用跃迁。
20亿砸向00后创业机器人公司!估值一年暴涨7倍,国家级资本重仓
近日,灵初智能完成约20亿元天使轮及Pre - A轮融资,资金将用于物流场景落地与数据采集体系建设。其团队互补,突围逻辑是All in人类原生数据,自研采集方案,走“模型驱动数据”路径,定位“大脑驱动公司”。
CES深思考:没做人形机器人的石头,如何抢占家庭具身智能第一入口?|甲子光年
2026年CES上,石头科技推出全球首款能扫楼梯的轮足扫地机器人G - Rover,它重新定义空间维度,可在台阶稳定作业。石头科技以场景需求定义形态,研发围绕用户需求,在全球市场表现出色。
机器人进入“边做边学”时代:星尘发布在线强化学习框架,让动态投掷成功率提升超141%
星尘智能基座模型团队公布在线强化学习框架SmoothRL,解决异步执行环境中具身模型在线微调难题。该框架让策略更新对应硬件实际执行,攻克延迟失准问题,在多项真机测试中大幅提升任务成功率。