这篇论文介绍了一种基于强化学习的真实世界仿人机器人运动控制方法。

最热类别：人工智能，生产力工具，设计工具，开发者工具，营销工具。

R1-Zero和R1都是基于DeepSeek V3 Base模型的扩展，但它们在训练过程中采用了不同的方法和数据。R1-Zero更侧重于强化学习，而R1则结合了监督式微调和强化学习。“DeepSeek R1-Zero比DeepSeek R1更重要”：ARC Prize联创Mike Knoop在最新的blog中这么说到。通过强化学习（RL），3B大模型（Qwen2.5-3B）能够自主发展自我验证和搜

比如普林斯顿大学“天才少女教授”王梦迪教授在近期的分享中，已展示了课题组的诸多进展，比如多智能体协作在复杂生物医学研究中的应用——从针对 Apoe4 基因的老年痴呆基因编辑，到肺癌转移机制研究，再到 AI 药物靶点筛选等。类似的，DeepMind的科学家用AlphaEvolve解决了一系列科学难题，一举刷新了十几项人类纪录，而且比之前的大模型节省了0.7%的算力资源，内核加速23%，使整体训练时间

https://edurank.org/engineering/robotics/

他们会一致认为，Karpathy不仅是在纠正称呼，更是在揭示大模型“变色龙”的本质。“你”是一个被训练出来的用户界面，而“模拟器”才是这台机器真正的操作系统写在最后非常有意思，建议大家也尝试一下，小小的一个提示词策略改变，可能会让你获得对某个topic更好的理解--end--

详细描述图像多模态中，怎么动态且高效地支持不同分辨率大小的图片的，以internVL2或qwenvl举例研究中...步骤拆解internVL2模型架构及多分辨率处理机制InternVL2模型是一种多模态大语言模型，旨在融合视觉和语言模态，实现对图像和文本的联合理解和生成。其架构主要基于ViT（Vision Transformer）、Pixel Shuffle和MLP（多层感知机），并采用动态高分辨

此外，与现有的PRMs相比，Qwen2.5-Math-PRM-7B和Qwen2.5-Math-PRM-72B都显示出显著的优势。对于闭源模型，Qwen2.5-Math-PRM-7B超越了GPT-4o-0806，但在性能上仍与o1-mini存在差距。和Qwen2.5-Math-PRM-72B，它们分别在Qwen2.5-Math-7B-Instruct和Qwen2.5-Math-72B-Instruc

Diffusion Policy实现机器人控制的关键优势在于：通过逐步去噪的方式，从随机动作中逐步凝练出符合当前环境/语境的“最优操作轨迹”，极大提升了控制多样性、连续性和泛化能力。与行为克隆等传统方法相比，它不仅更能刻画实际操作中的复杂多模态特征，还显著提高了任务迁移与零样本学习能力，正成为现代机器人智能体领域的热门技术路径。基于Diffusion Policy训练机器人控制主要是通过模仿学习和

NVIDIA GPU 是当前 AI 训练的主力军，其强大的并行计算能力源于其层次化的架构设计。理解其核心组件是优化模型性能的第一步。流式多处理器 (Streaming Multiprocessor, SM): SM 是 GPU 的基本执行单元，可以看作是 GPU 的“心脏”。一张高端 GPU（如 A100）包含上百个 SM。每个 SM 都是一个高度独立的处理器，拥有自己的指令调度器、寄存器文件和