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智元发布 SOP:面向真实世界部署的在线后训练系统

智元具身研究中心提出 SOP(Scalable Online Post-training)——一套面向真实世界部署的在线后训练系统。这是业界首次在物理世界的 VLA 后训练中,系统性地融合在线学习、分布式架构与多任务通才性,使机器人集群能够在真实环境中持续进化,让个体经验在群体中高效复用,从而将“规模”转化为“智能”。 根据介绍,SOP 的核心目标,是让机器人在真实世界中实现分布式、持续的在线学习。项目团队将 VLA 后训练从“离线、单机、顺序”重构为“在线、集群、并行”,形成一个低延迟的闭环系统:多机器人并行执行 → 云端集中在线更新 → 模型参数即时回流 SOP 采用 Actor–Learner 异步架构: Actor(机器人侧)并行经验采集多台部署了同一policy模型的机器人(actors)在不同地点同时执行多样任务,持续采集成功、失败以及人类接管产生的交互数据。每台机器人的经验数据被汇总传输至云端 Experience Buffer中。 Learner(云端)在线学习所有交互轨迹实时上传至云端 learner,形成由在线数据与离线专家示教数据组成的数据池。系统通过动态重采样策...

阿里 Qoder 升级补全功能,AI 代码采纳率提升 65%

阿里Qoder推出全新智能补全功能NEXT,Qoder NEXT能主动感知用户的完整代码库和用户编码行为,当用户修改代码后,可立即推测后续需要变更的关联位置,并提供精准的代码建议。 Qoder团队构建了一套“训练-反馈-优化”且持续进化的体系,实现了从"被动补全"到"主动预测并修改"的升级。通过抽象语法树(AST)精准模拟真实编码过程完成初始训练,再从海量真实编辑行为中持续学习、构建高质量数据集,通过 ActionRL 算法,Qoder能结合开发者的编辑历史,精准识别编码意图,实现从单行代码补全到单文件多点位编辑意图预测,甚至支持多文件关联编辑。 测试数据显示,Qoder NEXT的AI代码的采纳率提升65%。 当开发者更改变量后,Qoder NEXT 会主动预判其他需要该变量的位置,自动补全并自动添加引用语句,甚至生成完整的函数实现。 Qoder NEXT 技术负责人玄坛表示:“Qoder NEXT不仅能提升开发者手写代码的效率,还能作为 Agentic Coding的有效补充,可以针对 AI生成的代码提供函数级和行级的精调、重构等,有效完善Agentic Coding的「最后一公里...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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