Adapt Autoscaler
PulseAugur coverage of Adapt Autoscaler — every cluster mentioning Adapt Autoscaler across labs, papers, and developer communities, ranked by signal.
- 2026-08-20 research_milestone A new physics-aware diffusion-based world model named ADAPT was proposed for adaptive predictive transferable HVAC control. 来源
2 天有情绪数据
-
人形机器人打羽毛球，展示先进的AI策略和控制能力
东毅科技开发出了一款能够打羽毛球的人形机器人，展示了先进的动态运动控制和策略性打法。该机器人身高1.35米，通过协调其“小脑”进行精确执行和“大脑”进行战略决策，能够进行超过40拍的连续对打。该系统采用多判别器方法学习多样的击球风格，并使用学习到的技能选择器来选择应对来球的最佳技术，使其能够覆盖4.4x4.4米的场地。
-
新的ADAPT模型使用Transformer处理长程原子相互作用
研究人员开发了ADAPT，一种新的机器学习力场，它绕过了图神经网络来模拟原子相互作用。这种方法直接使用原子坐标和Transformer编码器来捕捉所有成对相互作用，旨在改进长程力的表示。在硅点缺陷上的测试中，与现有的基于图的模型相比，ADAPT在力和能量预测误差方面有了显著降低，同时计算成本也更低。
-
人形机器人学习专业网球风格并实现自主对打
研究人员开发了一个名为AdaPT的新框架，使人形机器人能够模仿专业网球风格，该框架侧重于自适应运动规划与跟踪。该系统从广播视频中学习，并在Unitree G1和Dobot Atom机器人上进行了测试，展示了改进的跟踪鲁棒性以及无需动作捕捉即可发球的能力。另外，一个名为Galbot的机器人自主完成了100多次连续网球对打。
-
新型ADAPT模型通过物理感知增强HVAC控制
研究人员开发了ADAPT，一种新颖的物理感知扩散世界模型，旨在改进HVAC控制系统。该模型通过结合潜在热惯性和热平衡正则化器，解决了热力学响应延迟和数据有限等挑战。实验表明，在标准条件下，ADAPT可将HVAC能耗降低7.3%，将居住者不适感降低30.2%，同时在分布外场景中保持稳健性能。
-
新型Transformer模型提升自动驾驶行人过马路预测能力
研究人员开发了ADAPT（自适应领域感知行人过马路Transformer），一个旨在提高自动驾驶中行人过马路意图预测能力的多模态框架。该系统整合了来自RGB图像、深度图和语义图的视觉数据以及行人姿态和自车速度等运动学信息。ADAPT利用Swin Transformer V2和Mamba等专用模块进行特征提取和时序建模，并采用稀疏跨模态注意力机制来高效融合互补信息。在基准数据集上的实验表明，ADAPT在准确性和AUC方面超越了现有方法，…
-
新的注意力机制提升LLM效率并减少幻觉 · 跟踪10个来源
研究人员正在开发新颖的注意力机制，以提高大型语言模型（LLM）和多模态大型语言模型（MLLM）的效率和能力。这些进展侧重于优化长上下文的稀疏注意力，降低计算成本，并减轻幻觉和视觉基础薄弱等问题。Flash Sparse Attention (FSA)、Information-Regularized Attention (IRA) 和 Multipole Semantic Attention (MuSe) 等技术旨在提高性能、降低延迟，…
-
新的ADaPT框架提高了大型推理模型的效率
研究人员推出了一种名为ADaPT的新型框架，旨在提高大型推理模型的效率。该方法通过使用模式选择令牌在训练期间分离效率和正确性信号，从而实现快速或慢速推理路径。ADaPT能够在推理时对性能-效率权衡进行细粒度控制，在保持各种基准测试中强大推理能力的同时，显著降低了计算成本。
-
自主叉车ADAPT在建筑工地上达到接近人类水平的性能
研究人员开发了ADAPT（自主动态全地形托盘运输车），这是一种专为复杂的建筑环境设计的自主叉车。该系统利用人工智能驱动的感知以及传统的决策和控制方法来应对动态障碍物和非结构化地形等挑战。实际测试表明，ADAPT的运行性能接近人类水平，为现场物料物流提供了更安全、更高效的替代方案。
-
新的自动扩缩器ADAPT使用测量的配置延迟来优化容器副本计数
研究人员开发了ADAPT，一种新颖的自校准自动扩缩器，专为容器编排系统设计。该系统使用在线EWMA估计器来动态跟踪和适应变化的冷启动持续时间，这对于主动式扩缩至关重要。通过将此测量的配置延迟输入模型预测控制器，ADAPT可以优化副本计数并旨在最大限度地减少SLA违规，在评估中表现优于现有方法。