KVMem：消费卡装下百万Token

KVMem把Agent旧记忆分层存进显存、内存和硬盘，让24GB消费卡可管理百万Token工作区。

深度专题 FEATURES — 2

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从一张照片出发，让世界模型分清“换个角度看”和“真的动手改变”。

PAPER HF 25

让草稿模型跟着策略一起学，NVIDIA 把推测解码推进了长上下文 RL 最昂贵的 rollout 环节。

速览 BRIEFS — 8

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本应只提速的前缀缓存，在四比特量化下让同一请求更容易走向不同答案。

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用已有试跑训练“预报员”，把缩放定律从穷举网格改成按需实验。

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让机器人边做边学，同时校准判断，在精细操作中兼顾成功率与训练效率。

H 33

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VidaForge开放视频清洗全流程，让训练数据的取舍终于可追溯、可比较。

HF 18

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同一段机器人动作，只换指令说法，部分模型就会把失败改判为成功。

H 12

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少调用一半专家，只调整权重缩放；作者称几乎保住测试成绩，无需再训练。

H 14

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PlaidQ 用连续扩散并行写代码，蒸馏后把数百轮生成压到 16 步，极端时只需一步。

H 31

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模型即使识破错误证据，仍可能照单全收；可靠 Agent 不能只靠“先验证再使用”。

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