搜索
英伟达世界动作模型 DreamZero 训练一次要烧 8 张 H100 整整 25 天，RLinf 从算子融合到 I/O 全链路系统级重构，把训练吞吐拉高近 4 倍——1 个月的活，1 周就能干完。
VeRL-Omni 是一个面向多模态生成模型的通用 RL 后训练框架，由 VeRL-Omni 团队在 verl 与 vllm-omni 之上构建。覆盖扩散 transformer（Qwen-Image）、混合 AR-DiT（Qwen-Omni）、统一理解 + 生成（BAGEL、HunyuanImage-3.0）等架构。
即将结束博士生涯的童晟邦，正站在另一个起点上。
刚刚完成新一轮亿元融资的具脑磐石，从成立之初押注的正是这个方向。具脑磐石由朱森华创立。他曾任华为云AI算法创新Lab主任，主导过AI脑科学云平台、盘古具身大模型、全球具身智能产业创新中心等系统级项目。在业内，他被称为“华为具身大脑一号位”。
Bloomberg曝光的一份xAI内部组织架构图显示，19人的管理、产品、工程三层架构里，几乎全是马斯克的老部下：SpaceX总裁、Starlink五年老兵、家族办公室总管、Tesla AI工程负责人逐一就位。
Jim Fan 押注的这条 “先预测世界，再生成动作” 的新路，正是当下具身智能领域最炙手可热的下一代范式 —— 世界动作模型（World Action Models，简称 WAM）。虽然 WAM 正在迅速成为各大顶尖实验室的核心发力点，但业界至今仍然缺乏对它的统一标准和系统梳理。近期，复旦大学可信具身智能研究院，上海创智学院，新加坡国立大学发表了首篇 WAM 的详细综述。
姜旭是少数完整参与过 OpenAI 大模型核心技术演进的华人创业者之一。2019 至 2023 年间，他经历了 GPT 系列能力爆发最关键的阶段，工作横跨底层训练 infra、大规模预训练、RLHF 对齐算法与数据构建等核心链路。
2026 年，世界动作模型（WAM）在具身智能领域逐渐成为一个集中讨论的方向，英伟达等公司也陆续在这一领域投入资源。
最近，京东和中科院信工所展开了Self-Taught RLVR的系列研究，并连发三篇后训练新作。
2026 年 5 月，深度机智（DeepCybo）迎来成立一周年。