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谷歌 DeepMind 开放具身推理模型 Gemini Robotics-ER 1.5

谷歌发布了其首款可广泛使用的机器人具身推理模型Gemini Robotics-ER 1.5,并将其定位为“机器人的高级大脑”。该模型在学术与内部基准测试中均达到了当前最佳水平,现已通过Google AI Studio与Gemini API预览版开放接入。 Gemini Robotics-ER 1.5基于Gemini多模态基础模型,并针对物理世界交互进行了专项微调。它在保留通用推理能力的同时,新增了四项核心功能: 低延迟的强空间推理,可生成语义精准的二维点并支持“指向任何你能拿起的东西”等命令; 长周期任务编排,结合时空推理、进度估算与成功检测,实现“根据图片整理办公桌”这类复杂指令的闭环; 原生工具调用,可实时调用Google Search查询公开信息,也可触发视觉-语言-动作模型(VLA)或任意第三方用户函数; 以及灵活的“思考预算”,允许开发者在延迟与准确率之间自由权衡,使模型既能在反应式抓取中实现毫秒级响应,又能在多步装配规划时进行深度推理。在安全层面,升级后的语义过滤器能够识别并拒绝超出机器人载荷或违反物理约束的危险计划。 该模型已集成至Gemini GenAI SDK for...

配置驱动的动态 Agent 架构网络:实现高效编排、动态更新与智能治理

作者:柳遵飞(翼严) 前言:独立运行时 Agent 架构的必要性 当前,智能 Agent 的开发正面临两条截然不同的路径选择。一方面,高代码方式通过 SDK 和 API 编码提供灵活性,但带来了巨大的复杂性负担------开发者需要深入理解模型集成、工具调用、记忆管理和分布式协调等复杂概念,显著提高了开发门槛和维护成本。 另一方面,像百炼,Dify、Coze 为代表的低代码平台以其出色的易用性迅速占领市场,通过可视化界面让用户能够快速构建"Model+Prompt+MCP+RAG+Memory"的标准 Agent 模式。 然而,这些低代码平台通常采用共享运行时架构,将所有 Agent 部署在同一个执行环境中,虽然降低了初期使用门槛,却在企业级落地时暴露出严重问题:多个 Agent 共享计算资源导致性能隔离性差 ,单点故障可能影响所有托管 Agent 的可用性 ,架构上无法支持单个 Agent 的独立扩展 ,以及所有 Agent 运行在同一安全上下文带来的安全隐患。 正是为了破解这一困境,配置驱动的独立运行时 Agent 架构应运而生。这种架构汲取了低代码平台的配置化理念,同时通过独立进...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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