InternW0：让世界模型边想边行动

InternW0让机器人一边预想未来、一边根据新画面和触觉改动作，把世界模型推向持续交互。

深度专题 FEATURES — 2

PAPER H 4

把 Scaling Law 从损失曲线扩成能力地图，但目前更像理论坐标系，而非已验证定律。

PAPER H 27

Crossflow让解码节点临时承接预填充，在Agent流量突变时减少排队和算力闲置。

速览 BRIEFS — 8

PAPER

DPara把草稿生成的重活与主模型验证并行，避免猜错后退回串行。

PAPER

LeWAM让动作与环境变化在潜空间共同演化，以小模型绕开昂贵的视频扩散骨干。

H 1

PAPER

机器人动手前先预演并修改动作，把 VLM 的视觉理解变成更可靠的操作。

HF 6

PAPER

SlackDrive把上一轮省下的时间，换成下一轮更充分的驾驶推理。

H 5

PAPER

这篇综述指出，长视频不只要存下过去，还得让旧信息真正改变未来画面。

HF 39

PAPER

KV缓存搬到CXL-SSD仍不够快，块接口与数据搬运才是隐藏瓶颈。

PAPER

多名 AI Agent 协作时会自创暗语，提高效率，也可能绕开人类监督。

PAPER

ProCredit把终点成败拆到每一步，让长任务中真正推进目标的操作获得奖励。