MiniCPM-V
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2 天有情绪数据
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AcrossWAM1.0 模块化机器人策略栈，以最小的性能损失减少参数
研究人员开发了 AcrossWAM1.0，这是机器人策略 LaWAM 框架的一个模块化版本。这种新方法将世界模型、多模态骨干网络和部署检查点分开，从而实现更易于审计和更紧凑的策略。实验表明，用更小的 Qwen3.5-0.8B 模型替换更大的 Qwen3-VL-2B 骨干网络，在 LIBERO episodes 上的性能下降很小，同时显著减少了参数数量。
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开发者通过顺序加载在本地运行多个AI模型
一位开发者详细介绍了一种策略，通过采用顺序加载方法，在VRAM有限的单台本地服务器上运行多个大型AI模型。该方法涉及加载一个模型，使用它完成特定任务，然后在加载下一个模型之前将其卸载，从而避免同时出现VRAM过载。该开发者分享了他们选择和配置模型（如用于转录的Whisper，用于跨语言文档分析的BGE M3-Embedding，以及用于图像分析的Gemma）的经验，并指出了性能、准确性和资源消耗之间的权衡。
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新模型和框架推动具身AI能力发展
研究人员正在开发先进的模型和框架，以实现更具能力的具身人工智能。一种方法是Athena-Brain-8B，一个为设备端机器人大脑设计的8B LLM，展现出强大的通用智能和具身交互能力，并能给出简洁的响应。另一篇论文探讨了Edmund Berkeley和David L. Heiserman的历史工作，将其视为一个未被充分探索的具身智能架构，将逻辑与硬件和时间扩展行为联系起来。此外，一个1.5B的开源VLA模型MiniCPM-Robot，…
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消费级显卡也能快速上手！面壁智能MiniCPM-o 4.5发布技术报告
MiniCPM-o 4.5 是一个全新的 9B 参数的全模态大语言模型，专为实时、全双工交互而设计。它可以同时处理和生成音频、视频和文本，实现主动行为和持续的环境理解。该模型利用 Omni-Flow 框架进行时间对齐处理，并针对高效推理进行了优化，使其能够在内存小于 12GB 的边缘设备上运行。