Microsoft Research 为 Physical AI Toolchain 新增机器人推理卸载功能
Microsoft Research 宣布为 Physical AI Toolchain 新增机器人推理卸载能力,可用 Kubernetes 工具把机器人 AI 工作负载容器化并分发到板载计算、边缘 GPU 与云端,集成 ROS2、LeRobot 与机器人仿真器,本次发布含 SO-101 和 UR10e 的卸载示例项目。
Microsoft Research 宣布为 Physical AI Toolchain 新增机器人推理卸载能力,可用 Kubernetes 工具把机器人 AI 工作负载容器化并分发到板载计算、边缘 GPU 与云端,集成 ROS2、LeRobot 与机器人仿真器,本次发布含 SO-101 和 UR10e 的卸载示例项目。
MindTopo 是 Microsoft Research 提出的新 benchmark,用连续性、分离、顺序、包围、打结五类任务评测多模态大语言模型的拓扑空间推理能力。测试显示各模型静态识别明显优于交互规划,且两者都远低于人类水平;规划失误多发生在场景已被理解之后,模型会丢失结构关系或提出违反环境动力学的动作。
GRASP 是一种新的基于梯度的规划器,让基于学习动力学的世界模型的长时域规划变得可行。它通过把轨迹提升到虚拟状态实现跨时间并行优化、在状态迭代中加入随机性用于探索、并重塑梯度让动作获得干净信号而避开高维视觉模型中脆弱的 state-input 梯度。该方法针对的痛点是长时域 rollout 中 Jacobian 条件数随时间 T 指数恶化导致的梯度爆炸/消失,以及非贪心结构造成的坏局部极小值。