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宇树开源 OmniXtreme 人形机器人架构

宇树科技(Unitree)正式发布并开源了名为 OmniXtreme 的人形机器人运动控制架构,同步公开由创始人王兴兴署名的技术论文。 该架构针对人形机器人在春晚等高动态场景下的极限动作表现,系统性地解决了海量动作库追踪时的保真度下降与物理落地难题。 根据介绍,OmniXtreme采用双阶段训练框架:首阶段通过流匹配预训练(Scalable Flow-based Pretraining),将分布在不同专家策略中的高动态技能(如后空翻、武术、街舞)蒸馏至统一模型,利用生成式建模学习速度场路径,有效规避了传统强化学习在多任务下的梯度干扰;第二阶段则引入执行器感知后训练(Actuation-Aware Post-Training),通过残差强化学习与写实的力矩-转速包络线建模,使机器人能针对电机物理极限与再生功率进行自我修正。 实验数据显示,该架构在Unitree G1硬件上实现了96.36%的后空翻成功率,端到端推理延迟压缩至10毫秒。

Meta 正在开发用于训练 AI 模型的自研芯片

根据彭博社的报道,Meta正在推进一项新的基础设施战略:开发用于训练AI模型的自研芯片。这一计划意味着,这家社交媒体巨头希望在AI算力层面进一步摆脱对外部供应商的依赖,并为未来更复杂的AI模型构建定制化硬件体系。 据报道,Meta首席财务官Susan Li在摩根士丹利科技会议上表示,公司正在研发新的定制处理器,目标是能够承担未来AI模型的训练任务。目前,Meta自研芯片主要用于推荐算法等特定工作负载,例如Facebook和Instagram的内容排序系统。未来,公司希望逐步扩展其能力,使其可以处理更复杂的大模型训练。 这一策略被描述为“从简单到复杂”的路线: 第一阶段:优化推荐系统和广告模型等任务 第二阶段:逐步扩展到生成式AI和大模型训练 最终目标:构建完整的AI训练硬件体系 尽管推进自研芯片,Meta仍在大规模采购外部算力资源。近期公司已经与多家芯片厂商达成合作,包括GPU供应商和云AI芯片提供方。Meta表示,未来会采用“混合策略”: 在通用AI训练任务上继续使用来自外部厂商的GPU 在特定工作负载上部署自研芯片以提高效率和降低成本 这种模式既能满足当前AI算力需求,也能避免对单...

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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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