类别核心思想代表算法基于值学 Q 值函数基于策略直接优化策略二者结合模型化RL学习环境模型进阶RL多智能体、元学习、自博弈强化学习是一个让机器学会“如何行动”的学问。它的核心是通过试错与奖励信号优化策略，以实现长期收益最大化。

WoW：具身交互驱动的14B参数生成式世界模型 摘要：WoW（World-Omniscient World Model）是一个基于大规模真实机器人交互数据训练的14B参数世界模型，旨在通过具身交互发展物理直觉。其创新点包括：1）SOPHIA自优化框架，结合DiT视频生成与VLM评估反馈的闭环优化；2）Flow-Mask逆动力学模型（FM-IDM），实现从想象视频到7自由度机器人动作的转换；3）Wo

本文探讨了不同AI领域的缩放定律（Scaling Laws），揭示了模型性能与计算资源、规模及数据量之间的量化关系。在LLM领域，幂律关系确立了"规模即能力"的认知；VLM研究则发现早期融合架构在低计算预算下更优，MoE模型性能显著提升；RFM领域验证了机器人任务中缩放定律的有效性，同时指出数据多样性的重要性；LBM研究显示其在多任务场景下的数据效率优势。实践案例（如小鹏、GO

RECAP算法摘要 本文提出RECAP算法，通过优势条件策略实现视觉-语言-动作(VLA)模型的迭代优化。核心流程分为三阶段： 预训练：基于多任务演示数据$D_{demo}$，通过Eq.1训练通用价值函数$V_{pre}$，结合Eq.3训练基础策略$\pi_{pre}$； 任务适配：针对目标任务$\ell$，用专属演示数据微调获得初始模型$V^0_\ell$和$\pi^0_\ell$； 迭代优化：

类别核心思想代表算法基于值学 Q 值函数基于策略直接优化策略二者结合模型化RL学习环境模型进阶RL多智能体、元学习、自博弈强化学习是一个让机器学会“如何行动”的学问。它的核心是通过试错与奖励信号优化策略，以实现长期收益最大化。

本文探讨了不同AI领域的缩放定律（Scaling Laws），揭示了模型性能与计算资源、规模及数据量之间的量化关系。在LLM领域，幂律关系确立了"规模即能力"的认知；VLM研究则发现早期融合架构在低计算预算下更优，MoE模型性能显著提升；RFM领域验证了机器人任务中缩放定律的有效性，同时指出数据多样性的重要性；LBM研究显示其在多任务场景下的数据效率优势。实践案例（如小鹏、GO

本文探讨了不同AI领域的缩放定律（Scaling Laws），揭示了模型性能与计算资源、规模及数据量之间的量化关系。在LLM领域，幂律关系确立了"规模即能力"的认知；VLM研究则发现早期融合架构在低计算预算下更优，MoE模型性能显著提升；RFM领域验证了机器人任务中缩放定律的有效性，同时指出数据多样性的重要性；LBM研究显示其在多任务场景下的数据效率优势。实践案例（如小鹏、GO

Pytorch利用GRU、LSTM实现中文情感分类

ViewPager+FragmentviewPager简介Android 3.0后引入的一个UI控件——ViewPager(视图滑动切换工具)，实在想不到 如何来称呼这个控件，他的大概功能：通过手势滑动可以完成View的切换，一般是用来做APP 的引导页或者实现图片轮播。ViewPager就是一个简单的页面切换组件，我们可以往里面填充多个View，然后我们可以左 右滑动，从而切换不同的View。F

word工具栏出现两个MathType