「动作分块策略」共找到 1158 篇相关文章
对话 IDEA 张磊：「不以动作为输入条件，就不叫世界模型」
本文是对IDEA研究院张磊的深度访谈。张磊在计算机视觉领域成就斐然，他指出具身智能落地需攻克成功率、泛化性等挑战，大脑比本体更关键。还阐述了世界模型概念及应用，定义其应具备动作依赖等内容。
大型语言模型稳定强化学习的新路径：几何平均策略优化GMPO
本文介绍了大型语言模型稳定强化学习新路径——几何平均策略优化GMPO。它是GRPO稳定化版本，通过优化几何平均替代算术平均，解决GRPO训练不稳定问题，在多任务实验中显著优于GRPO。
从文本到3D动画：AnimaX重新定义3D动作合成方式
北航与清华推出3D动画框架AnimaX，结合视频扩散模型运动先验与骨骼动画可控性，让任意骨架3D角色自然动起来。其核心方法灵活控制动作，虽有局限，但为3D动画创作打开新局面。
卢宗青团队新作：人类先验打底，统一动作对齐，通用机器人模型正在落地
机器人行业核心问题是让机器在真实世界稳定行动。卢宗青团队论文《Being - H0.5: Scaling Human - Centric Robot Learning for Cross - Embodiment Generalization》给出通用操控路线，系统性解决多形态平台部署问题。
Cloudflare 推出 Agent Tracing：支持截断限制，不同框架的 Payload 默认记录策略存在差异
Cloudflare推出Agent Tracing，可提供统一Dashboard查看已部署Agent会话。该功能在现有Workers Tracing基础上增加Agent级别的Span，有收费时间表。不同框架Payload默认记录策略有差异，Trace有截断限制。
一文全解析：AI 智能体 8 种常见的记忆（Memory）策略与技术实现
本文剖析8种常见AI记忆方案，如全量记忆、滑动窗口等，分析其原理、特点和适用场景，还给出模拟代码助理解。不同策略各有优劣，适用不同对话场景，能为项目评估、选择和实现Memory方案提供参考。
为何95%的AI项目注定失败？回到未来，策略型代理AI才是正确路径
《代理AI的进展：回到未来》指出，当前95%的AI项目失败因企业缺乏消费模型的架构。文章提出‘机器中的机器’理论，论证策略型代理AI是企业转型路径，还阐述构建算法化企业生态的方法。
机器人「看片」自学新技能：NovaFlow从生成视频中提取动作流，实现零样本操控
布朗大学和机器人与人工智能研究所团队提出 NovaFlow 框架，利用视频生成模型常识知识，让机器人“看片”自学。它将任务理解与控制解耦，通过生成视频提取动作流，实现零样本操控，为通用机器人提供新路径。
3.8K Star！港大开源 AI 量化神器：一句话生成量化策略，普通人也能玩懂！
港大开源的Vibe - Trading在投资圈火了，它是AI驱动的多智能体金融工作台，能将自然语言请求转化为交易策略等。有多智能体协作架构，内置64个金融技能、29个智能体团队预设，提供4种安装使用方式。
大模型如何泛化出多智能体推理能力？清华提出策略游戏自博弈方案MARSHAL
近日，清华大学等机构研究团队提出 MARSHAL 框架，利用强化学习让大模型在策略游戏自博弈。实验表明，多轮、多智能体训练提升了模型博弈决策水平，将推理能力泛化到通用多智能体系统，在一般推理任务表现显著提升。