深度专题 FEATURES — 2
BadWAM:梦对了,为何动作仍会错
BadWAM发现:机器人“预演”变化不大,动作却可能被悄悄带偏。
人形机器人也有缩放律
把数据、训练与模型一起放大,人形机器人全身控制呈现可扩展迹象,但“缩放律”仍待验证。
速览 BRIEFS — 9
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SEED让Agent边蒸馏边进化
SEED把Agent走过的弯路变成逐步提示,并随当前模型一起更新。
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DriftWorld让机器人更快做梦
DriftWorld把反复去噪压成一步生成,让机器人能更快预演大量行动方案。
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RoboTTT把机器人上下文拉长
RoboTTT让机器人边执行边“记笔记”,把动作历史扩展到8K步。
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旧KV缓存能给小模型移植知识
把验证过的知识存成KV缓存,小模型不用改权重,也能直接复用。
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GPU内核Agent迎来生产级考场
从真实集群挑题并按耗时计分,检验AI内核能否真正上生产
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接触发生后,VLA开始听力觉
LIFT给视觉主导的VLA补上力觉,让机器人接触物体后还能及时纠偏。
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预训练数据投毒进入宣传战时代
攻击者借公开评论批量投放内容,或能绕过直接篡改数据源,把隐蔽行为带进基础模型。
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AI数据分析会被投毒材料带偏
篡改数据和 README,就可能让 AI 分析 Agent 替假结论背书。
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多机器人遥操作换成旁观者视角
把多机器人操控切到“旁观者视角”,全局协作更快,精细操作仍可切回第一人称。