2026年10月1日,Box CEO Aaron Levie 提出判断,认为当前把 AI 部署进经济体系存在巨大机会。他表示,企业更换工作流的实际工作量远超预期,遗留系统上云、数据组织与访问更新、软件与智能体连接、工作流为智能体重构、HITL、evals 生成与维护,以及随新模型发布持续更新系统,都是必需环节。Levie 指出,AI 部署不同于传统软件实施,交付的是流程中的实际工作产出,将催生按行业、公司规模和问题划分的新服务公司与 FDE 机会。目前尚无后续发展事实。
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Google 于 2026 年 8 月 31 日发布多变量预测模型 TimesFM-3。据 Google Research 介绍,这是一个原生预训练、支持多变量预测的时间序列基础模型,参数量 3.3 亿,在超过 1 万亿个时间点的真实与合成语料上完成预训练。该模型通过 Contiguous Patch Masking 在单次前向传播中输出整个预测区间,并为每条目标序列预测 10% 至 90% 的 9 个分位数。在 Gift-Eval、FEV-Bench 和 Time 三个基准上,TimesFM-3 在点预测与概率预测指标上均排名第一。目前尚无该模型发布后的进一步发展事实。
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2026年7月29日,Together AI宣布与Moonshot AI(月之暗面)达成战略合作,成为Moonshot模型发布的启动平台,从Kimi K3开始并覆盖后续所有开放权重模型。开发者可通过Together AI美国托管基础设施获得day zero访问,并支持零数据保留与合规访问。据Together AI介绍,Kimi K3是迄今最大的开放模型,为2.8T参数稀疏MoE架构,原生支持视觉和1M token上下文窗口,面向长周期编码、智能体工作流、游戏开发和知识密集型任务。早先报道称,Kimi K3已在Together AI上线,Together AI作为Day 0发布伙伴,为开发者提供针对编码智能体和生产负载优化的高吞吐推理访问;Kimi方面感谢Together AI团队快速推进此次发布。目前该合作已进入实际托管与推理服务阶段。
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2026年6月4日,Prime Intellect 宣布其托管后训练平台 Lab 对 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 提供 day-0 支持,可在 Blackwell B200/B300 上进行托管强化学习训练,配合 vLLM 推理、NCCL 权重广播和 Prime-RL 训练器。平台提供 Environments Hub 中 2,500+ 个开放 RL 环境,并支持 SWE-bench Verified、BrowseComp、τ2-Bench Telecom、Terminal-Bench Hard、IFBench、AA-LCR、GPQA Diamond、RULER-1M 等评测,以及 LoRA 与全权重适配器的一键推理。同日,Prime Intellect 还宣布加入 NVIDIA Nemotron 联盟,贡献 2,500+ 开源 RL 环境、verifiers 框架、Prime Sandbox 及 NeMo Gym 集成,以 Apache-2.0 / CC-BY-4.0 随 Nemotron 模型发布同步开源。此外,NVIDIA Nemotron 3 Ultra 同
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2026年3月19日,Cursor发布Composer 2编码模型。Cursor联合创始人Michael Truell宣布该模型发布,并已在Cursor中上线。他表示Cursor既不是纯粹的应用公司也不是模型提供商,目标是把最好的API模型与自家领域专用模型结合,做出最有用的编码智能体。3月20日,有用户评价称,Composer 2是其处理大多数任务的首选模型,认为它聪明、快速、高效,并提到其他模型常陷入过度思考的循环,而Composer 2没有这个问题。目前该模型已上线,并出现用户使用反馈。
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2026年7月16日,Qwen 团队发布第三代基础图像生成模型 Qwen-Image-3.0,核心关键词为“实”,强调内容丰富、细节真实与知识深度。据 Qwen Blog 介绍,该模型支持最高 4.5k token 输入,可一次生成 3×3 复杂信息图,并能清晰渲染小至 10px 的文字,包括 LaTeX 公式、报纸版面和手写批注。此外,它还支持 12 种语言的原生渲染,可模拟网页、游戏、直播等界面,并覆盖 100 多种艺术风格。目前尚无后续发展事实,模型发布即为最新状态。
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Cohere 在 Model Vault 与 Model Vault Encrypted 中上线第三方开源模型，企业可在全托管加密推理平台上同时运行 Cohere 自家模型和 DeepSeek V4.1 Flash、GLM 5.3 Flash、Gemma 4、GPT-OSS、Phi 等开源模型。Model Vault 默认对提示词和输出实行零数据保留，Encrypted 版本借助机密计算让 Cohere 和云厂商都无法看到数据。Model Vault 已在美国、欧盟和加拿大上线，Encrypted 版本目前仅限美国，欧盟和加拿大即将支持。
区域化服务即将推出。 这仅仅是开始。在未来几个月里，我们将把主权推理扩展到更多地区和更多工作负载： 新区域， 让更多组织能够在其首选区域运行模型。 Model Vault Encrypted 将支持加拿大和欧盟的区域化服务。 Model Vault Encrypted 中的更大模型， 将机密计算扩展到要求更高的工作负载。 每个区域提供更多模型， 随着新的开源模型发布并被采用。 区域 Model Vault Model Vault Encrypted 美国可用可用 欧盟可用即将推出 加拿大可用即将推出 常见问题 哪种方案适合我？ Model Vault 适合大多数需要隔离租户和区域内处理、并拥有广泛模型目录的受监管工作负载。对于数据敏感的工作负载，请选择 Model Vault Encrypted，此时您组织之外的任何人（包括 Cohere）都无法看到您的数据。 我可以在 Model Vault Encrypted 中运行开源模型吗？ 可以。Gemma、GPT-OSS 和 Phi 等模型目前已在 Model Vault Encrypted 中运行，同时还有 Cohere 的 Embed、
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36氪旗下硅星人Pro 报道，成立不到一年的数据公司 UniPat 被曝正洽谈约 3 亿美元融资，阿里领投、腾讯和红杉中国参与，投后估值 25 亿美元。文章称带用户行为轨迹的数据一条报价可达 1000 至 3000 元，带完整操作过程的工作场景数据可卖到 1 万元左右，Mercor 估计前沿实验室所需数据目前只完成 2% 到 5%。随着模型厂商收紧采购、核算 ROI 并对供应商数据做消融，行业已出现拉黑数据商、数据质量难验证等问题。
；进入后训练，再用示范、反馈和反复练习调整行为。这些专家提供的材料，主要用在后一个阶段。律师改合同、金融分析师查账时做过的许多取舍，没有完整留在公开网页上，得找做过这些工作的人重新整理。 用这样的材料做训练，也更容易较快看到投入的结果。 一位算法研究员向我们解释：模型规模已经很大，研究新算法、证明它有效，需要更多精力、时间和金钱。而且，从头部 Lab 近期的模型发布就可以看到，类似此前的那种代际跨越越来越难以出现，模型进步开始更多来自其他地方。 更多真实场景的、复杂的且没有出现在过互联网上的高质量数据，结合后训练的方法，进入模型的能力，成了最重要的进步方式之一。 这同样是 Anthropic 们先发现的方向。这些更前沿的模型团队更早看到瓶颈，也更早行动。 它们更早把任务拆进行业：OpenAI 去年做职业能力评测 GDPval，先选美国 GDP 贡献最大的九个行业，再落到44种职业。从它们的动作可以看出明显逻辑，Anthropic、OpenAI 会参照经济价值由高到低，把金融、法律、网络安全和科学等方向逐个推进。 推进的方式就包括被称为 FDE 的形式。Anthropic 会以驻场工程师
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Anthropic于10月26日递交S-1文件，计划以代码ANT在纳斯达克上市，估值1.5万亿至2万亿美元，若成行将超过SpaceX成为史上最大IPO。招股书显示2026年上半年营收162.86亿美元、同比增长近13倍，约80%收入来自企业API，年消费超10万美元客户近1.2万家。公司已签下超6500亿美元长期算力合同、约八成不可取消，Q3营收约169亿美元且环比增速从144%降至约47%，部分投资者讨论将估值下调至约1.5万亿美元。
安全保障。 Anthropic招股书也反映了达里奥对于安全叙事的看重，261页的正文中，风险因素章节占据了80多页，而描述业务运营的部分仅有48页。 在行业模型的“军备竞赛”与上市的业绩压力下，尽管达里奥再三强调放慢能力提升，但今年Anthropic实际上已正式发布了至少9款模型，9月以来更是连续发布了5款模型。 事实上，从2025年起，Anthropic的模型发布节奏就在不断提速，全年更新了约10个版本的子模型，业绩也在狂飙。 招股书显示，Anthropic的收入以每年约10倍的速度增长，2023年 2025年，公司营收分别为4100万美元、3.86亿美元和45.85亿美元；2026年上半年营收为162.86亿美元。 Anthropic选择的企业级（to B）商业路线得到了市场验证。招股书显示，2026年上半年，按用量付费的企业API调用贡献了约80%的收入，年化消费超10万美元的企业客户从一年前的约950家暴涨至近1.2万家。 经营亏损大幅收窄。2026年上半年，Anthropic营业亏损为6.93亿美元，上年同期为21.35亿美元；营业亏损率从约184%降至约4%。公司在2026
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多位来自 Western Governors University、Cognite、AT&T、Deutsche Telekom Digital Labs 和 HP Finance 的行业负责人认为，AI 放缓叙事并不反映企业现实，真正的瓶颈已从模型性能转向数据质量、系统集成、治理与成本。Western Governors University 的 Ram Kumar Nimmakayala 称，九成 AI pilot 无法进入生产，原因很少是模型本身。Deutsche Telekom Digital Labs 的 Rajan Gupta 将能力与吸收速度的落差称为“Enterprise Autonomy Gap”，指出真正的放缓在于企业能否信任、治理并规模化运营 AI 智能体的行动。
“真正的放缓未必在于AI的行动能力，而在于我们能否大规模地信任、治理并将这些行动投入运营。” 这一区别至关重要，因为企业正从使用AI辅助员工转向让AI智能体独立执行任务。一个生成回复的智能体所需的控制级别，与一个被授权修改财务记录或批准交易的智能体截然不同。 对企业而言，这一转变取决于可靠的集成、清晰界定的权限，以及管理自主系统财务和运营风险的能力。 频繁的模型发布可能拖慢实施进度 惠普金融（印度）的AI负责人Jyotishko Biswas指出了另一个挑战：随着更新版本的出现，需要持续重新评估AI模型。 他承认，更新的AI模型能带来益处，应当予以评估，但一旦端到端解决方案敲定并开始实施，频繁的重新评估就可能打乱进度。 “由于新模型不断涌现，需要持续重新评估，这拖慢了实施进度，也让执行团队缺乏清晰的方向。”他说。 Gupta持类似观点，他表示，企业不应仅仅因为新模型可用就采用它们。 Gupta指出，他的团队只有在更新的AI模型能节省成本、降低延迟、提升回复质量，或现有模型的支持被终止时，才会考虑切换到新模型。“我们正努力避免迫于行业压力而立即采用新模型，除非确实需要更高版本。” 商业价
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The Verge 分析 Anthropic 的 S-1 文件，指出其不可取消采购承诺、未启动租赁协议及新增算力协议合计约 8500 亿美元，若计入未敲定交易将接近 1 万亿美元。文件显示 2026 年上半年营收同比增长 14 倍至 163 亿美元，调整后收入 16.2 亿美元，净收入留存率 900%。作者认为这些固定成本要求 Anthropic 维持高速增长，而其风险因素中提到的递归自我改进正是支撑该增长假设的关键。
谷歌还可以将其AI嵌入企业已经在使用的其他产品中。还记得微软Teams吞掉Slack的时候吗？那不是因为Teams是更好的产品；微软只是有更好的分发渠道，因为Teams与其他企业已经在付费使用的程序捆绑在一起。拥有最好的模型对网络安全——Anthropic瞄准增长的一个领域——比对即时通讯软件更重要，但在分发上很难竞争。 而且，收入是间歇性到来的，通常是在新模型发布之后。在竞争和每次新模型发布后使用量增长的双重压力下，Anthropic永远不能停止训练，而且它必须以比规模大得多的竞争对手更高的效率来做这件事。 所以一个重要的问题是：Anthropic能否继续交出我们在S-1中看到的那种业绩？ 有一些长期承诺凸显了Anthropic面临的扩张压力有多么巨大。当然，第64页的采购承诺和租赁协议处有一个方便的空白，第137页关于其在2030年12月31日之前预计支出的金额处也有一个俏皮的小空白。不过，我们知道这些承诺持续到2045年。 幸运的是，有一个“承诺和或有事项”部分可以帮我们一点忙。不可取消的采购承诺有固定的最低总额，合计2656亿美元，期限在1到20年之间。截至6月30日未经审计的
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Google DeepMind 发布 Gemini 4 Carbon，在 Artificial Analysis Intelligence Index v5 上以 59 分排名第一，并在 HLE-Diamond、TB-Science 等 9 项评测中的 4 项领先。该模型主打网络安全与长周期任务，宣称在 SEC-bench Pro 上取得 88.2%、ExploitGym 上 54.8%、CWE-bench 上 71.0%，初期仅通过 Fairwind Program 向可信网络安全人员开放。规格上支持 1M token 上下文与 1M 最大输出，输入覆盖文本、图像、视频和语音，输出为文本；Artificial Analysis 列出的标准价格为每百万输入/输出 token 4/20 美元，另有 50% 上线折扣。
月最高 500 美元 API 额度（6900） @ albertgu：H-Net v2 扩展结果（5400） @ArtificialAnlys：Carbon 独立分析（5300） @hermanbrunborg：NanoGPT 速通 6.7 秒（2200） AI Reddit 回顾 /r/LocalLlama + /r/localLLM 回顾 1. 开放权重模型发布：LFM3 与 Ling 3.1赞助您的赞助广告位在此展示，触达正在构建下一波产品的 AI 工程师。 Latent Space 的读者正是那些交付智能体、模型和基础设施的人。咨询赞助此广告位：business@latent.space → LiquidAI/LFM3-1.7B · Hugging Face（活动：582）：Liquid AI 发布了 LFM3 系列，核心是 LFM3-1.7B：一个 1.73B 的后训练文本模型，采用 24 层三混合架构，包含 13 个门控短卷积、5 个滑动窗口注意力层和 6 个全局注意力层，支持 256K token 上下文和约 1 GB 的 4 位边缘部署。此次更大规模的发布还包括 VL-
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谷歌研究团队发布“睡眠框架”（Sleep Framework）持续学习研究，把模型运行分为清醒与睡眠两个阶段，以解决大模型知识固化、难以吸收新信息的问题。睡眠阶段通过参数扩展、混合专家记忆块和知识蒸馏把短期上下文写入长期参数，并通过“做梦”生成合成样本做强化学习。实验显示该框架可处理最长约 1000 万 token 上下文，在未见语言的多阶段持续学习中性能下降接近零，并在 AIME 24/25 等数学基准上取得更高准确率。
2026-10-30 13:51 IT之家 - 故渊 感谢IT之家网友 咩咩洋 的线索投递！ IT之家 10 月 30 日消息，谷歌研究团队于 10 月 27 日发布博文，介绍一项名为“睡眠框架”（Sleep Framework）的持续学习研究成果，试图解决大语言模型发布后知识固化、难以吸收新信息的难题。 该研究已于 10 月 27 日由 Google Research 公开，相关论文题为《Language Models Need Sleep: Learning to Self-Modify and Consolidate Memories》。 谷歌指出在通常情况下，当前主流大模型在完成预训练后便进入相对静态的部署状态，其知识存在“截止日期”；若依赖上下文学习，新信息又会随会话结束而丢失。若直接用新数据反复微调，则容易引发“灾难性遗忘”，而模型学会新知识后，原有能力显著下降。 谷歌的方案借鉴人类睡眠中的记忆巩固机制，将模型运行划分为“清醒阶段”和“睡眠阶段”。清醒时，模型接收并处理输入，将信息暂存于短期记忆；进入睡眠阶段后，模型暂停处理新输入，转而进行记忆整合与自我改进。 具体而言，“
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谷歌于 10 月 28 日发布 Gemini 4 Carbon，在 Artificial Analysis 智能指数 v5.0 上以 59 分超过 Claude Opus 5.5 的 58 分和 GPT-6 Astra 的 57 分，重回第一。该模型目前只提供给少数网络安全防御人员，普通开发者与企业何时可用官方仅回应「尽快」。在 GraphWalks 超长上下文测试中 Carbon 取得 96.2% F1，远高于 GPT-6 Astra 的 71.8% 和 Claude Opus 5.5 的 66.8%；引入期定价为每百万输入 Token 2 美元、输出 10 美元，与上一代 Argon 相同。
花都溅不起来。 就在发布同天的财报电话会上，谷歌 CEO Sundar Pichai骄傲宣布，在过去几周，谷歌最核心的 Chrome、广告和搜索团队全面用上 Argon 编写、优化代码后，代码交付量硬生生提了 35%，错误率反而降了 30%。 图源：Google 财报会讲话原文截图 总而言之，又是RSI（递归自我改进）。他直言，AI 已经在帮谷歌加速训练和发布，预计未来 12 个月，这种“滚雪球”的加速还会因为 RSI 越转越快。 归根究底，谷歌想通过这场大模型发布的闪击战，向世界展示谷歌在 AI 时代的新能力这才是这次闪击战背后最让人细思极恐的地方：不仅是人来在训练 AI，谷歌这家公司里，AI 也能帮忙训练 AI。 而 RSI 带来的另外一个好处，体现在价格上。Carbon 实力暴涨了一大截，但引入期的定价竟然和上一代 Argon 分毫不差。 每百万输入 Token 只要 2 美元，输出 10 美元，缓存输入直接打骨折（优惠 95%）。虽然官方标了引入期结束后的原价是 4 美元和 20 美元，但巧妙的是也没说什么时候结束优惠。 是的没错，谷歌这次，也成了Anthropic 的好学生。
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Kimi 于 10 月 24 日发布 K3.1 Pro，API 输入价格从每百万 Token 20 元降至 13 元、输出从 100 元降至 68 元，但用户因 Token 消耗过快质疑性价比，官方 10 月 26 日致歉并补偿额度、调整模型配置。作者用 Pro 版订阅账号实测五项创作任务，合计消耗约 25.48% 月度额度，其中《桃花源记》6.91% 最高、机械键盘 1.46% 最低，消耗主要来自 Plugin 条目与多轮修改。文章还提到海外博主推广被要求隐藏付费合作标签的争议，以及前米哈游国际化总裁金雯怡加入月之暗面负责出海。
文 | 数智奔流，作者 | 田渝，编辑 | 沈校 10月24日凌晨，Kimi发布新模型K3.1 Pro。官方给它安排了两项主要升级：能力进入旗舰模型第一梯队，API价格较上一代下调约三分之一。 但模型发布后，kimi缺因为Token消耗速度陷入性价比争议。 从定价看，官方公布的API价格确实下降了。 K3.1 Pro的输入价格从每百万Token 20元降至13元，输出价格从100元降至68元。可在C端用户和海外开发者那里，实际感受并没有同步变便宜。 有用户测试经典的“鹈鹕骑单车”任务，生成时长达到1小时47分钟，5小时额度消耗87%，周额度消耗16%。还有开发者记录到，只发送一句“你好”，Token计数就达到4.2万。 10月26日，Kimi发布致歉和补偿声明，承认“问题出在我们，本应更早修复”。官方提出两项措施：为有效期内的订阅会员重置并补偿额度；调整模型配置，减少不必要的子Agent调用和输出长度。 这份声明承认，模型背后的调用机制没有被控制好。 过去，用户对模型价格的理解相对简单：输出多少Token，按照单价计算。 但现在，一次请求可能还包括长上下文读取、后台推理、任务拆解、工具
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Alphabet 股价单日下跌 12.6%、市值蒸发约 5000 亿美元，同日 Reddit 股价跌 15%，两家公司都把压力指向 AI 搜索对流量和广告变现的冲击。Google 首席商务官 Philipp Schindler 承认 AI Mode 的使用增长反而拖累收入，因其变现能力弱于传统搜索；Reddit 则称搜索带来的流量明显下滑，第四季度日活用户可能下降低双位数百分比，并将推动用户登录。Google 搜索及相关广告收入仍同比增长 12% 至 633.5 亿美元，但增速较一季度的 19% 明显放缓。
这是一篇关于AI的专栏。我的未婚夫在Anthropic工作。请查看我的完整伦理披露 这里. 周四下午，Demis Hassabis 庆祝了 这是Google AI努力的一个里程碑：Gemini 4 Carbon，一款目前仅向网络防御人员开放的新大型语言模型，登顶了Artificial Analysis的智能指数。在经历了一系列新模型发布的延迟、以及外界日益认为该公司正跌出前沿阵营之后，早期迹象表明Carbon标志着一次回归正轨。对Alphabet的首席科学家而言，这一消息想必像是一种平反。 然而，投资者远没有那么确定。同一天，Google的母公司经历了其作为上市公司历史上最糟糕的一天。Alphabet股价下跌12.6%，市值蒸发约5000亿美元。这是史上第二大股市暴跌，仅次于英伟达在2025年1月的5930亿美元跌幅。这也是自金融危机以来Google最大的单日跌幅。 大部分抛售源于投资者对谷歌AI基础设施扩建规模之庞大的担忧。该公司计划今年在资本支出上投入高达2050亿美元，并已承诺将 在2027年投入更多 在2027年投入更多。而它报告的负90亿美元自由现金流——这加速了上一季度就已
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Google DeepMind 发布交互式世界模型 Genie 4，支持自然语言操控与原生音频，先向 Trusted Testers 开放，后续接入 Google AI Ultra 和 Gemini API。微软 AI 推出图像编辑模型 MAI-Image-2.7-Preview，在 Arena Edit 排第 3、AA-Image-Editing 排第 2。Liquid AI 开源 LFM3 系列六个 2B 级文本、视觉、音频与全模态模型，采用三混合架构。
🔥： - ChatGPT 在所有套餐的网页、桌面和 iOS 端新增了 iCloud 邮件和日历插件。 - Codex CLI 0.165.0 新增内置 Google Cloud Vertex AI 提供商，并在模型目录中加入 GPT-6.1 Terra。 MICROSOFT 🔥： - MAI-Image-2.7-Preview 作为微软 AI 的新图像编辑模型发布，首次亮相即在 Arena Edit 排名第 3、AA-Image-Editing 排名第 2。 - MAI-Image-2.6 和 MAI-Image-2.6-Flash 现已在 Microsoft Foundry 全面可用。 - MAI Cyber 1.1 Flash 已在 MDASH 上线，与 MAI Cyber 1 Flash 表现相当，每次扫描成本降低 18%。 - GitHub Copilot 现已在公开预览中支持 GitHub Apps 的服务器到服务器身份验证，赶在今日开幕的 GitHub Universe 之前。 SPACEXSI 🔥： - Grok Bot 现已支持记忆导入，可从其他 AI 助手迁移偏好设
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Anthropic 招聘经理 Felix Reiseberg 宣布不再用传统编程面试考察候选人，理由是 Claude 在 React 挑战和汇编题上都已强于人，真正有影响力的构建者不靠这类测试取胜。他建议初级工程师选能带来业务影响的想法、周末做出可运行原型、只聚焦一个好点子，并发挥对用户的新鲜视角。同日 Google DeepMind 发布 Genie 4 世界模型，Artificial Analysis Intelligence Index v5 榜首为 Claude Opus 5.5（58 分）。
92 倍）。 若干技术导向的问题集中在：该解锁是否依赖于当前 NVIDIA 驱动程序的行为，以及是否可能在未来的驱动程序更新中被禁用；还有类似的机制最终是否可能在消费级 GPU 上开放 vGPU 支持。另一位同时拥有 RTX 5090 和 RTX 4080 Super 的用户特别想了解这对本地 LLM 工作负载可能产生的影响。 3. 开放权重边缘与 MoE 模型发布 LiquidAI/LFM3-1.7B · Hugging Face（活动：513）：Liquid AI 发布了 LFM3 端侧模型系列，核心是 LFM3-1.7B / LFM3-1.7B-GGUF：一个 1.73B 纯文本本地智能体模型，采用三混合 24 层堆栈（13 个门控短卷积、5 个滑动窗口注意力、6 个全局注意力），256K 上下文，128k 词表，4 位量化占用约 1 GB。此次发布还包括 LFM3-VL-2B、LFM3-Audio-2B、LFM3-Omni-2B、决策模型 d1-2B / d1-Omni-2B，以及在 22T token 上训练的 LFM3-1.7B-Base 检查点，llama.cpp 支持已
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逐际动力更新开源工程底座 FluxVLA Engine 的第二版技术报告，相较 9 月首版新增在线强化学习后训练实验，并扩展仿真评测与真机部署覆盖范围。报告显示，14 种策略接入同一套 LIBERO 闭环评测，8 组模型与设备组合的推理频率提升至 2.31–9.64 倍；SmolVLA 经在线强化学习后，在 LIBERO-10 和 RoboTwin Clean 十项任务上的成功率分别提升 10.0 和 15.4 个百分点。部署链路已在 ALOHA、双臂 Franka、Rebot 和 LimX Oli 等平台验证。
作头、世界动作模型，甚至还包括完全不需要本地权重、直接通过API裸调的GPT-6 Astra。 近期，还新增了API裸调的MiniMax-M3.1-Flash。 在项目报告的各自配置下，13个本地checkpoint策略中有11个在LIBERO上的平均成功率超过95%（如DiT4DiT达98.65%，π0.5达97.95%）。 能感受到它带来的好处吗？ 当新模型发布时，别人还在苦哈哈地熬夜配环境、对齐数据格式，你能事半功倍地更进一步。 第二个切面是在线强化学习（Online RL）。 光靠模仿学习（SFT）喂出来的模型，就像只会背题库的学生，一遇到没见过的突发状况就容易懵。 要让模型真正聪明起来，必须让它去环境里去实战前沿试错，也就是进行在线强化学习。 不过，因为在线强化学习需要把环境交互、策略更新和分布式训练串起来，工程复杂度会瞬间呈指数级爆炸，很多优秀团队都望而却步。 现在好了，FluxVLA Engine帮大家把这个硬骨头啃下来了—— 通过集成RLinf，FluxVLA Engine让兼容的流匹配策略可以直接拎包入住，进入在线交互训练流程，免去了重新适配模型和数据管线的痛苦。 在
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逐际动力更新开源具身工程底座FluxVLA Engine的第二版技术报告，相较9月首版新增在线强化学习后训练实验，并扩展仿真评测与真机部署覆盖范围。报告显示，SmolVLA经在线强化学习后，在LIBERO-10和RoboTwin Clean十项任务上的成功率分别提升10.0和15.4个百分点；8组模型与设备组合的推理频率提升至2.31–9.64倍。真机侧在ALOHA、双臂Franka、Rebot和自研人形机器人LimX Oli上验证了从模型checkpoint到闭环执行的部署链路。
作头、世界动作模型，甚至还包括完全不需要本地权重、直接通过API裸调的GPT-6 Astra。 近期，还新增了API裸调的MiniMax-M3.1-Flash。 在项目报告的各自配置下，13个本地checkpoint策略中有11个在LIBERO上的平均成功率超过95%（如DiT4DiT达98.65%，π0.5达97.95%）。 能感受到它带来的好处吗？ 当新模型发布时，别人还在苦哈哈地熬夜配环境、对齐数据格式，你能事半功倍地更进一步。 第二个切面是在线强化学习（Online RL）。 光靠模仿学习（SFT）喂出来的模型，就像只会背题库的学生，一遇到没见过的突发状况就容易懵。 要让模型真正聪明起来，必须让它去环境里去实战前沿试错，也就是进行在线强化学习。 不过，因为在线强化学习需要把环境交互、策略更新和分布式训练串起来，工程复杂度会瞬间呈指数级爆炸，很多优秀团队都望而却步。 现在好了，FluxVLA Engine帮大家把这个硬骨头啃下来了—— 通过集成RLinf，FluxVLA Engine让兼容的流匹配策略可以直接拎包入住，进入在线交互训练流程，免去了重新适配模型和数据管线的痛苦。 在
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