搜索：动作前缀并行预测

「动作前缀并行预测」共找到 520 篇相关文章

ICCV 2025 | EPD-Solver:西湖大学发布并行加速扩散采样算法

扩散模型成生成任务主流技术，但逐步去噪机制致推理延迟大。西湖大学提出 EPD - Solver 算法，融合三类加速思路优势，可减少积分误差、提升生成质量，还能作插件集成，突破扩散模型速度与质量权衡瓶颈。

首尔国立大学提出全新框架，能生成虚拟动态场景并支持多角色上下文动作生成。引入LLM拆解复杂任务，系统用事件驱动方式规划动作，还构建基准评估相关能力，有良好扩展性和实用性。

近日，智元机器人发布并开源全球首个基于机器人动作序列驱动的具身世界模型 EVAC 及具身世界模型评测基准 EWMBench，构建全新开发范式，打破具身智能演进制约。

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。

智元机器人发布并开源全球首个基于机器人动作序列驱动的具身世界模型 EVAC 及具身世界模型评测基准 EWMBench，构建全新开发范式，解决具身智能演进制约，提升策略模型筛选与训练效率。

穹彻智能发布世界动作模型 Noe - 0，全链路采用无本体采集数据。其数据来自真实环境，配合 World Action Model 架构和 AI - Native 数据基础设施，跑通从真实世界经验到机器人能力转化的完整链路，是具身智能的里程碑。

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。

LeCun团队推出PEVA模型，让具身智能体学会人类“预判能力”，首次实现16秒连贯场景预测。它结合结构化动作表示与条件扩散Transformer，用真实数据训练，解决长时序问题，还能筛选最优动作。

Claude Code 大火后，多家大厂推出自家 Code CLI，多终端操作上下文切换成本高。Orca 是开源 AI 编排器，可让多个 AI 编程助手并行工作，集中查看结果，有并行工作区、统一管理界面等亮点。

国内大模型发展迅速，腾讯此前动作较慢。姚顺雨加入后推动变革，混元团队重建推出Hy3 preview，有295B总参数和快慢思考融合架构，开源且性能优，在多方面表现出色，成本下降。