sherlockMa的博客

这篇文章提出了一种创新的框架，旨在通过引入组合约束来解决多智能体系统中的协作问题，并自动生成安全、高效的训练数据。文章的核心贡献在于设计了一种能够有效管理多智能体协作的框架——RoboFactory，该框架通过逻辑、空间和时间三个维度的约束，确保智能体在执行任务时的行为既安全又高效。RoboFactory框架包含两个核心模块：RoboBrain和RoboChecker。RoboBrain负责根据全局任务描述、先前的子目标和约束违规反馈，生成每个智能体的下一个子目标和文本形式的组合约束。

Qwen3 代表了人类在通往通用人工智能（AGI）和超级人工智能（ASI）旅程中的一个重要里程碑。通过扩大预训练和强化学习的规模，之子实现了更高层次的智能。作者无缝集成了思考模式与非思考模式，为用户提供了灵活控制思考预算的能力。此外，作者还扩展了对多种语言的支持，帮助全球更多用户。

在这篇博客中，我们介绍了异构预训练Transformer（HPT）模型，这是由MIT和Meta FAIR团队开发的机器人学习领域的一个突破。HPT解决了机器人学习中的异构性问题，通过预训练一个共享的神经网络主干来学习通用的表示，使模型能够跨机器人硬件和任务迁移和泛化。这一创新减少了对特定任务数据的需求，并在真实与模拟环境中展现了优异的性能，预示着机器人技术在智能化和自主化方面的广阔前景。