文章摘要：对比分析Orin Nano 8GB和Orin NX 16GB的性能差异，重点关注AI算力(2.5倍差距)、内存容量(2倍差距)和专用加速器缺失对强化学习任务的影响。Orin NX可流畅运行7B级LLM和4-8个并发环境，而Orin Nano仅支持3-4B模型和2-3个环境。建议仅在轻量级任务或边缘-云端协同架构下考虑降级，并提出了启用Super模式、INT8量化和系统优化等改进方案。整体

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本文介绍了Go2Edu机器人的高层运动控制接口架构（适用于软件版本<V1.1.6），重点分析了其在强化学习中的应用。接口分为控制指令和状态反馈两部分：控制接口包括基础运动控制（速度、姿态、高度调节）、步态切换和高级运动模式；状态反馈提供位姿、速度、IMU等18维观测数据。针对RL训练，文章建议采用Move()+BodyHeight()+FootRaiseHeight()组合动作空间，并给出了

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