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Alpamayo 1.5
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新的Q自适应指导提升了VLA模型的推理能力
研究人员开发了一种名为Q自适应指导的新方法，以提高视觉-语言-动作（VLA）模型的推理能力。该方法将推理权重的调整视为一个马尔可夫决策过程，衡量每个权重的价值而不是对其进行引导。在Alpasim驾驶模拟器中，Q自适应指导的表现优于固定权重和其他强化学习方法。当应用于Waymo端到端驾驶基准测试时，它达到了新的最先进的评分者反馈分数。
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新的VLA模型增强机器人推理、安全性和效率 · 跟踪10个来源
研究人员正在为机器人技术开发先进的视觉-语言-动作（VLA）模型，重点是提高推理、安全性和效率。TOAST和TRUST等新方法旨在通过引入随机性和监控推理过程来增强策略学习和运行时安全性。其他进展包括用于城市导航的专用模型（UrbanVLA）、可泛化的奖励生成（Large Reward Models）以及节能的脉冲驱动架构。此外，还在努力改进VLA系统中的多智能体协调和长时任务规划。
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NVIDIA 发布 Alpamayo 2 Super 用于自动驾驶汽车，提供商业开放使用 · 追踪 4 个来源
NVIDIA 发布了 Alpamayo 2 Super，这是一款专为机器人出租车和自动驾驶汽车设计的新型开源模型。该模型基于 NVIDIA Cosmos 3 Super Reasoner 构建，并通过强化学习得到增强，旨在改进自动驾驶系统处理复杂、罕见场景的方式。Alpamayo 2 Super 可在宽松的商业许可下使用，允许开发人员为其生产用途进行改编和部署，并在 LingoQA 等基准测试中展现出领先性能，优于 Gemini 2.…