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传统 LLM 推理（LLM Reasoning）主要被视为一种对静态输入的单次（One-shot）或少数次（Few-shot）预测任务。传统方法假设上下文是静态的，推理过程发生在模型的内部参数空间中。模型无法在动态环境中采取行动、获取外部信息或根据结果进行自我修正。难以处理需要长期规划（Long-horizon）和持续学习的复杂任务。论文将智能体推理定义为一种以推理为中心机制不再是单纯生成文本序列

近年来，大语言模型（LLMs）在复杂推理任务上取得了显著进步。随着 OpenAI o1 等模型的出现，研究界开始关注如何通过增加推理侧的计算投入来突破模型原有性能的上限，这一方向被称为测试时缩放（Test-Time Scaling, TTS）。目前的 TTS 主要分为两大路径：一是通过强化学习训练模型生成长思维链（Internal TTS）；二是在预训练模型保持不变的情况下，利用外部搜索和验证机制

智能体平台（Agent Platform）旨在为开发者提供一站式工具链，用于**创建**、**训练**、**部署**和**管理**智能体应用。它支持环境感知（传感器输入或数据流）、知识库管理（知识图谱或向量检索）、决策引擎（基于规则、强化学习或大模型推理）和执行层（动作指令或 API 调用）等核心模块。

摘要： 论文《AgiBot World Colosseo》提出一个开源的大规模具身智能操纵平台，包含1M+轨迹、3000+物体和217个任务，支持物流、多机协作等场景。核心方法采用三阶段ViLLA架构，结合VLM骨干模型（InternVL2.5-2B）与潜在动作规划，显著提升任务泛化能力。实验表明，其策略GO-1在真实环境中优于基线（如RDT-1B），且数据集质量优于OXE等现有资源。创新点包括大

摘要： 论文《AgiBot World Colosseo》提出一个开源的大规模具身智能操纵平台，包含1M+轨迹、3000+物体和217个任务，支持物流、多机协作等场景。核心方法采用三阶段ViLLA架构，结合VLM骨干模型（InternVL2.5-2B）与潜在动作规划，显著提升任务泛化能力。实验表明，其策略GO-1在真实环境中优于基线（如RDT-1B），且数据集质量优于OXE等现有资源。创新点包括大

现有图像分割模型(尤其是 SAM)已经证明“可提示分割”是可行的,但只能处理静态图片,无法直接处理视频。现实应用大量依赖视频(AR/VR、机器人、自动驾驶、视频编辑等),需要对视频中的物体做时空级别的定位与分割。视频分割比图像分割更难: 物体会运动、形变、遮挡、光照变化,视频质量也可能更差(抖动、模糊、低分辨率),同时还需要高效率处理大量帧。现有视频分割模型与数据集在规模、多样性、标注密度上仍不足

本文记录了2025年7月29日配置九格通用基础大模型(CPM-9G-8B)环境的完整过程。该模型由启元实验室联合多家顶尖科研单位研发，支持多种NLP和多模态任务。配置环境包括：创建Python3.10.16虚拟环境、安装CUDA11.8和PyTorch2.2.0等依赖项，克隆项目仓库并下载模型权重文件。文章详细说明了使用transformers库进行多模态推理的代码实现，包括图片识别和对话功能，并

X86与Arm架构是当前主流的两种处理器架构。X86采用复杂指令集(CISC)，适合高性能计算，广泛应用于PC和服务器；Arm采用精简指令集(RISC)，以低功耗著称，主导移动和嵌入式市场。两者的核心差异在于CISC单指令执行复杂操作，RISC需多条简单指令完成同样任务。现代CPU架构相互借鉴，X86也开始将复杂指令分解为微指令。应用方面，X86适用于桌面、工作站等高性能场景，而Arm凭借big.

智能体平台（Agent Platform）旨在为开发者提供一站式工具链，用于**创建**、**训练**、**部署**和**管理**智能体应用。它支持环境感知（传感器输入或数据流）、知识库管理（知识图谱或向量检索）、决策引擎（基于规则、强化学习或大模型推理）和执行层（动作指令或 API 调用）等核心模块。