微软研究院:将物理 AI 推理卸载出机器人可提升任务成功率与续航
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量,发现把物理 AI 推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 能提升任务表现。
推荐理由:微软研究院系统测量了机器人端侧推理与卸载到边缘或云端 GPU 的差异,并给出可复用的 Kubernetes 卸载工具链。
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统性测量,发现把物理 AI 推理从机载 GPU 卸载到边缘或云端 GPU 能提升任务表现。
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微软研究院在 Nature 发表逆合成模型 RetroChimera,并开源其实现与权重。该模型用学习式集成策略融合 Transformer 模型 R-SMILES 2 与 GNN 模型 NeuralLoc 的排序预测,在盲测中化学家更偏好其单步反应预测。
微软研究院发布深度学习交换关联泛函 Skala 1.1,训练数据量较首版增加 2.5 倍,在 GMTKN55 基准 55 个类别中 32 项排名第一,加权平均误差 2.8 kcal/mol。Skala 现已在 CP2K 中可用,并正集成进 Psi4、FHI-aims、ORCA 和 VASP。微软同时推出持续追踪各版本计算性能的 living benchmark。
微软研究院发布 MindTopo 基准,用于评估多模态大语言模型在连通性、封闭性、顺序、分离和绳结五类拓扑关系上的推理与规划能力。测试显示,当前专有与开源模型在静态识别上明显强于交互式规划,且均远低于人类水平,失败多出现在规划阶段而非感知阶段。图像与视频生成仅在单帧内保留拓扑关系时有用,跨序列仍不可靠。
Microsoft Research 发布研究模型 CARE-X,一个统一胸部 X 光视觉语言模型,同时支持报告生成与结构化预测,并用强化学习 DAPO 在多任务设定下奖励临床正确性。