SafeDojo：首个基于模型的SafeRL框架，通过交互式视频世界模型实现安全强化学习。其核心在于利用高维视觉观察预测未来轨迹，结合任务进展（ResNet分类器）与安全成本（轻量级安全头）双路评估，并通过拉格朗日约束优化（GRPO）平衡任务成功与安全性。相比显式定义安全约束的方法，该框架从视觉中隐式学习安全代价，支持在想象中提前规避风险，显著提升VLA在真实环境中的安全性与可靠性。

SafeVLA提出一种基于约束马尔可夫决策过程（CMDP）的综合安全框架ISA，通过系统化建模安全需求、主动挖掘危险场景、融合安全约束于策略学习，并严格验证安全性，实现视觉-语言-动作模型的安全对齐。采用拉格朗日优化与交替更新机制，在RT-1、Octo等VLA模型上实现任务性能与安全性的平衡，依托Open X-Embodiment数据集与安全强化学习技术，推动智能体在复杂环境中的可靠部署。

让我们把时间推回到28年前那个风雨交加的夜晚，在一个小破屋里，几个老男人捣鼓出了人类历史上第一个推荐系统——Tapestry

π0.7 是一种可调控的通用机器人基础模型，基于Flow Matching实现多模态动作生成，通过多样化条件输入（文本、子目标图像、元数据等）与随机丢弃训练策略，增强泛化能力。利用历史视觉编码与块因果掩码结构，结合次优数据蒸馏，提升鲁棒性。推理时支持类别引导（CFG），实现速度、质量与准确性的可控调节，展现出跨具身与组合式泛化能力。

快捷键功能F2/Shift+F2下一个/上一个高亮Alt+enter自动修正shift+F6重命名ctrl+shift+F12编辑器全屏ctrl+alt+L格式化代码ctrl+E最近的文件alt+Insert插入代码ctrl+space自动补全alt+F7find usage选中多行直接按tab，多行缩进...

西安雁塔未来人工智能计算中心的算力大概花了多少钱

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强化学习论文列表[2022] [Flow Matching] Flow Matching for Generative Modeling[2024] [π0] π0: A Vision-Language-Action Flow Model for General Robot Control[2025] [π0.5] π0.5 : a Vision-Language-Action Model wit

将 VLA 模型和 动作解码机制（ π0 中使用的 Flow Matching、Rdt-1b、Dexvla、Hybridvla 等模型使用的 diffusion）及高级 action tokenization 机制 （FAST）结合起来，便能解决更广泛的现实世界操作任务。首次展示了一种基于端到端学习的机器人系统，该系统能够在全新的家庭环境中执行长时程且灵巧的操作任务，例如清理厨房或卧室。两阶段:

Continuous Normalizing Flow (CNF): 将简单的先验概率密度 p_0 （噪声）重塑为复杂的概率密度 p_1, 通过一个 push-forward 公式。Flow: φ(t, x) 是一个微分同胚映射(diffeomorphic map), 用于把 x 所在的先验分布（如高斯噪声）映射到时间 t 的分布。到 x 的体积缩放比例的倒数，因为体积变大，密度等比例缩小，反之亦