这让它同时干了三件事：世界理解——给定当前状态和动作，预测下一个物理状态；数据合成——基于对世界的理解，生成物理合理的新场景和交互数据；策略生成——给定状态和目标，直接输出动作。

1、开云官方app RLinf v0.3 Release Notes：https://rlinf--1379.org.readthedocs.build/zh-cn/1379/rst_source/resources/release_v0.3.html 快速上手： https://docs.neogpu.com/posts/rlinf-ppo-vla.html https://cloud.baidu.com/doc/AIHC/s/fmrenj9u1 Github链接： https://github.com/RLinf/RLinf RLinf Tech Report：https://arxiv.org/abs/2509.15965 RLinf v0.3继续扩展模型生态，新增 6 款具身模型支持，涵盖世界模型、VLA 模型及系统级加速： 新版在真机 RL、仿真 RL 和人在环学习三个方向均有重要算法新增，表现出SOTA的真机任务成功率。

几年前，一位知名VC合伙人跟我说，英诺的变化和成长，他肉眼可见。开云官方app但在一片“晒芯片、秀参数”的声浪里，是石科技的发布会却显得有些不同： 是石科技创始人兼董事长闫博文在台上，不讲芯片，不讲模型，只讲一个词：效率 △WAIC 2026是石科技创始人兼董事长闫博文新品发布现场 因为中国的算力，正在被大量浪费——50多个智算中心，超过1000 EFLOPS的智能算力规模，平均利用效率却远远没有跑满。

2、有钱也引不来人、只出不进：山东泰山陷入难以破局的恶性循环

随后，再把分解好的任务精准调度给下层。

3、独家｜面壁智能端侧大模型将搭载三星手机上市

以前点进一个话题，还得自己顺着评论区、媒体报道、当事人回应一路摸过去，边看边拼时间线，顺便吃几口跑偏的瓜。

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数据，至今仍是具身智能行业百家争鸣的开放问题。

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所以英诺只投科技、只投早期，因为早期也有大机会，AI的财富效应也让更多人愿意出来创业。

模型Scaling解决的是机器人有没有大脑。

”先行者美的蹚过的路，或许会成为后来者的“石头”。

6、女排联赛，赵勇太狠了：17岁“小朱婷”被弃，可能也会错失亚锦赛

这一路上，她更像是「干中学」出来的： 她毕业于斯坦福大学，大学时她泡在几个设计团队里，做过斯坦福的太阳能车，也做过火星车。

最后是无需绑定框架平台 SAIL已经全面适配PyTorch、TensorFlow、vLLM、SGLang等260余个主流训练与推理框架，工具链也支持按需灵活选用，不绑定任何特定技术路线。

7、美记建议开拓者交易杨瀚森！列出三大理由：当下已是他的价值顶峰

Part 1：准备食材 数据就是食材。

但程衍樑越来越确认，这都是时代和政策的产物——中心化媒体的阶段性任务已接近完成。

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“调整模型参数已经解决不了行业落地问题，必须结合企业私有数据进行强化学习。

虽然“进家庭”仍是一个相对遥远的概念，但头部厂商都在展示各自的共性能力——Pick and Place、收纳、整理书包……这些demo比起单纯的表演，确实离落地更近一步。

2007级的王虹、邓煜、唐云清、孙鑫、刘雨晨、余越，2008级的张瑞祥——「新黄金一代」踏着前辈未竟的征途，重新出发。

9、从数字屏幕到物理世界：全球首款机器人手机启动预约 开启多模态具身交互新时代

洪水、地震等灾害发生后，现场可能同时面临断路、断电和断网，通信保障人员通常会在灾区搭建临时接收和发射设备，再通过卫星恢复通信。

翻译成大白话：一块芯片里塞了两类“大脑”，一个管调度协调，一个管高强度计算，两者还能按需调配比例。

10、打得菜还玩得花！韦德儿子不争气，突然被捕了！

更重要的是，WeLM绝非止步于论文指标与实验室评测的试验性模型。

△RAISA软件栈的模型与算子适配规模 同一模型在不同芯片上能够运行、能够保持精度，以及能够达到理想吞吐和成本，是三个不同层级。

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一个患者从挂号到诊疗，往往涉及影像科、检验科、临床科室、随访管理等多个环节。

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“业务不动，数字化的飞轮也转不起来” 《中国企业家》：“632项目”是美的数字化变革的起点，听说当时内部阻力还是很大的。

3、AI早报

STEPX Neo 搭载Step AOS系统，内置阶跃Amoo，可实现跨应用调度、端云协同决策、多设备任务无缝接续，真正做到替用户完成全链路行动。4年5400万！独行侠不给，马刺也不给，如今你却成了NBA的搅局者实验证明，轻量适配模块压缩到基模参数的0.5%以下，仍然稳定可靠——基座越强，小规模更新反而越有效。

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” 陈默只想要100分，“有时候未必太复杂，超级玛丽是100分游戏，但它非常简单，满分在于创造，这个再过100年AI也学不会。

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对开发者来说，这意味着可以看到编译过程中每一步的中间表示，理解模型在具体场景里是怎么被优化的。

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与不少模型主要围绕数学、代码等单项能力训练不同，Grok 4.5将强化学习扩展到了数十万个真实的软件工程和知识工作任务 模型需要完成多步推理、调用工具、从错误中恢复并验证结果，更接近Agent在真实环境中的工作方式。

因为那位记者知道我时常去骑马，所以她找摄影师在那儿埋伏，拍了一些照片，如此而已。

真正成熟的L2++，不应该依赖“见过”才能处理，而应该依靠对世界的理解，去应对那些从未见过的情况。

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当模型能力趋于普及，这种来自行业和用户的长期理解，反而更难被复制。

什么能力重要？ 共识不多讲了，嘉宾们的分歧才是最有趣的部分。

8、曝洛夫顿不服管理，上海队既不想续约，也不愿让他加盟其他球队

奇异摩尔基于在网络互连及芯粒技术领域的长期积累，已前瞻性地布局——OSU（Optical Scale-Up）IO芯粒产品与未来CPO迭代方案的融合路径。

原本5.6完成得好好的，结果执行完端到端测试后，它就开始擅自执行一系列数据清理操作。

把这些区域沿相机轨迹逐帧累积成遮挡mask，渲染时直接挖掉——该是洞的地方就老老实实留洞，交给生成模型去补，而不是留一堆错误纹理误导它。

拥有多年人工智能数据、自动驾驶产业深耕经验, 曾任DeepMap.Inc 高级管理职位。