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关键词: AI新闻,具身智能,AA-Robotics,Artificial Analysis

具身智能公司辛苦训练的「机器人大脑」，要被 GPT、Claude、Gemini 抢饭碗了？

关键词: AI新闻,模型训练,SpecTr-GBV,人工智能

大语言模型的生成过程天然具有自回归特性，即模型基于已有上下文逐 token 预测并生成后续内容。随着模型规模不断增大，单步前向计算的开销也随之增加，使得自回归解码面临较高的推理延迟。

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同样的一个问题，在不同学科中的表达与关键词，往往天差地别。

关键词: AI新闻,模型训练,Honeycomb,HexMemory

让视频生成模型沿着相机轨迹不断探索一个场景，并不算最难。真正困难的是：当镜头绕了一圈再次回到原点，房间的布局、家具的位置和墙面的纹理，是否还与最初一样？

关键词: AI新闻,LensVLM,模型训练,人工智能

Agent 执行长程任务时，代码、工具输出和交互记录不断累积，上下文也跟着变长。

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人类每天都在完成丰富的手部操作。通过头戴相机记录下这些过程，能为具身智能提供大量示范。

关键词: AI新闻,模型训练,Jev-LDE,Local Demonstration Editing

大模型做 In-Context Learning（ICL，上下文学习）时，通常会先从示例库里检索若干 demonstration，再把这些示例和当前问题一起放进 prompt。

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任务很简单：把一个加热后的杯子放进柜子。一个智能体先把杯子放进微波炉，再放进柜子，随后陷入反复查看柜子的循环。这个无效行为重复了 36 次，直到耗尽行动预算，任务仍然没有完成。

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近日，清华大学电子工程系数据科学与智能实验室在 AI for Science 方向提出面向智能体符号回归（agentic symbolic regression）的运行时框架 SRHarness [1]，让 AI 更可靠地从观测数据中发现公式；同时构建机制发现基准 MechBench [2]，系统评测 AI 能否进一步揭示公式背后的机理。

关键词: AI新闻,模型训练,Real2Gym,人工智能

把杯子放进微波炉里，这一人类几乎不用思考的日常动作，机器人却可能在杯子放不稳、夹爪碰到门框这样的细节上频频出错。