搜索：机器人策略评估

「机器人策略评估」共找到 2382 篇相关文章

从Demo到行业落地的Agents：技术、应用与评估

通用LLM Agent工业落地有短板，哈工大深圳与华为提出L1 - L5工业Agent能力成熟度框架，映射技术演进与产业场景，覆盖50+行业案例、300+评测基准，给出可量化‘爬级’路线。

苏黎世联邦理工学院新论文指出，`AGENTS.md` 文件可能常阻碍 AI 编码智能体。研究构建 AGENTbench 数据集测试，发现 LLM 生成文件降低性能，人类编写文件有边际收益但也增加成本，开发人员对此研究看法不一。

NVIDIA的DreamZero在RoboArena和MolmoSpaces基准测试双登顶。分析文章《Why is DreamZero so good at robotics?》从多维度拆解其表现突出原因，质疑传统认知，如数据量并非万能，模型规模和信息输入方式也很关键。

全球具身智能顶级赛事GDPS 2025在上海张江开幕，智元与宇树等企业同台竞技。赛事分六大主题赛道，首创‘三元评审’机制，还有‘实验工坊’。上海以千亿资金、国家级创新中心和全场景实验推动具身智能发展。

中国人民大学与快手团队联合提出 AEPO 算法，解决熵驱动式智能体强化学习训练不稳等问题。它设计两项核心机制，在 14 个基准上优于主流算法，在 X 等平台获高关注。

OpenMOSS团队开源的World Critic Model（WCM），解决了视觉 - 语言 - 动作模型强化学习（VLA - RL）中批评家模型（Critic Model）仅依赖单帧观测打分的问题。WCM让Critic学习预测执行动作后的潜在状态，代码等全开源，验证效果显著。

外媒揭秘特斯拉擎天柱靠人工数据训练。在实验室，员工重复日常动作，由摄像机记录。工作体力消耗大，要求严格，团队曾超百人，还裁掉部分人员。虽马斯克看好，但实际仍在靠人力蹒跚学步。

10月28日，亚马逊约1.4万名员工收到裁员通知，占全职员工4%，超80%来自零售业务。公司业绩不错仍裁员，是为用AI增效、资源重组，还押注具身智能，或取代超50万蓝领岗位。

在大语言模型推理场景中，KV - Cache 是平衡性能与成本的核心技术，但生产环境中面临诸多问题。本文聚焦其分页、固定与复用三大战术，结合原理、实践与案例，为开发者提供解决方案，还探讨了未来演进方向。

本文整理自金煜阳博士在QCon大会分享。介绍大模型推理挑战，如规模增大、架构复杂。阐述算子优化、内存管理、量化、异构调度和并行优化方法，还介绍开源推理引擎赤兔在国产芯片的实践成果。