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从VLM规划器到机器人智能体:面向历史依赖操作的自进化框架

视觉—语言—动作模型融合了视觉理解、语言条件控制和动作生成,但在长期操作任务中,成功往往依赖此前的任务进展和交互结果,因此仍面临挑战。SERA(Self-Evolving Robotic Agent)将高层视觉语言模型组织为可编辑的规划框架,并使用固定的VLA模型执行底层控制。该框架根据观测和执行反馈更新任务上下文,再通过环境运行提出并评估框架修改方案。 在RoboMME基准测试中,SERA的整体

美国监管机构拟要求机器人出租车用青色灯表示“正在驾驶”

围绕无人驾驶汽车应如何向外界表明车内没有驾驶员,美国多年来一直存在争论。如今,美国政府提出了统一方案:使用青色灯。美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)提议修改《联邦机动车辆安全标准》第108号(FMVSS No. 108),以规定自动驾驶车辆在没有人类驾驶员时应如何发出识别信号。

构建用于自主发现线性注意力架构的AI研究团队

一项研究探索了由自主AI研究员组成的协作团队。这些智能体能够提出想法、修改代码并运行实验,拥有不同专业背景,保留私有研究历史,共享实验依据,并通过自适应分配获得研究机会。该设计旨在实验预算有限时平衡探索与利用。在搜索线性注意力架构的任务中,该团队在13亿参数规模下,于语言建模、常识推理以及合成和真实世界检索任务中超过了GDN2。对照实验表明,去除学科背景差异、私有研究历史或自适应选择机制中的任一项

OpenAI 联合研究机构部署数千个 AI 智能体:32 分钟分析数百万个小鼠脑细胞

OpenAI 携手 PerturbAI 与斯克里普斯研究所,借助专为生命科学定制的 GPT-Rosalind 模型部署数千个分布式 AI 智能体,仅用 32 分钟便完成了数百万个小鼠脑细胞的全脑 CRISPR 扰动数据分析,相当于人类研究人员数月乃至一年的工作量。分布式智能体并行分析基因干预与文献检索,最终生成综合性'推理图谱'(Reasoning Atlas)。在双盲评审中,生物学专家在 75%

Policy-Mask:按预算将扩散特征适配到判别任务

Policy-Mask从冻结的扩散模型中联合选择用于判别任务的时间步、网络模块和通道。该策略以指定的通道预算为条件,并根据下游任务目标进行训练。对通道贡献进行归一化有助于稳定联合训练。在相同预算下,该方法在分割、分类和语义对应任务中优于固定特征提取及特征筛选基线。其在ADE20K上达到38.9 mIoU,在128维设置下于CIFAR-100上取得75.4%的top-1准确率。研究还将该方法扩展到P

年轻人使用 AI 寻求心理健康支持

特雷弗项目计划于今年秋季公布的一项纵向研究显示,53%的受访 LGBTQ+ 青少年至少偶尔使用 AI 平台。近一半曾借助 AI 寻找朋友或聊天对象,40%曾用 AI 获得心理健康支持。另有 29%通过 AI 获取危机或支持热线信息;其中近三分之一随后联系了热线。