本文探讨了具身智能体中跨传感器数据融合的关键技术与挑战。多源传感器（如摄像头、激光雷达、IMU等）存在时间不同步、空间坐标系不一致和语义表达差异三大核心问题。作者提出系统性解决方案：时间校准（插值重采样、事件同步）、空间标定（坐标变换链、外参优化）和语义融合（低中高三层融合策略）。通过Python代码示例演示了IMU与视觉数据的简单融合流程，并总结了工程实践经验，强调数据对齐比模型优化更重要、标定

本文探讨了具身智能体中跨传感器数据融合的关键技术与挑战。多源传感器（如摄像头、激光雷达、IMU等）存在时间不同步、空间坐标系不一致和语义表达差异三大核心问题。作者提出系统性解决方案：时间校准（插值重采样、事件同步）、空间标定（坐标变换链、外参优化）和语义融合（低中高三层融合策略）。通过Python代码示例演示了IMU与视觉数据的简单融合流程，并总结了工程实践经验，强调数据对齐比模型优化更重要、标定

随着大语言模型（LLM）和多模态模型规模的不断扩大，高效推理部署成为AI落地的关键挑战。华为昇腾计算平台凭借其强大的AI计算能力，为大模型推理提供了重要支撑。cann-recipes-infer仓库作为昇腾CANN平台上大模型推理优化的实战范例集，为开发者提供了可直接复用的代码样例和优化方案，架起了模型与硬件之间的桥梁。

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随着大语言模型（LLM）和多模态模型规模的不断扩大，高效推理部署成为AI落地的关键挑战。华为昇腾计算平台凭借其强大的AI计算能力，为大模型推理提供了重要支撑。cann-recipes-infer仓库作为昇腾CANN平台上大模型推理优化的实战范例集，为开发者提供了可直接复用的代码样例和优化方案，架起了模型与硬件之间的桥梁。

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在人工智能和机器学习领域，因果推理为决策制定提供了比传统相关性分析更为深入的洞察。尤其是在多Agent系统中，因果推理有助于智能体理解事件的因果关系，而不仅仅是表面上的相关性，从而做出更为合理和有效的决策。本文将探讨基于因果推理的Agent决策框架，从相关性到因果性建模的过渡，以及如何通过编程实现这一框架。

在人工智能和机器学习领域，因果推理为决策制定提供了比传统相关性分析更为深入的洞察。尤其是在多Agent系统中，因果推理有助于智能体理解事件的因果关系，而不仅仅是表面上的相关性，从而做出更为合理和有效的决策。本文将探讨基于因果推理的Agent决策框架，从相关性到因果性建模的过渡，以及如何通过编程实现这一框架。

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