HY-Embodied-0.5:面向真实世界智能体的具身基础模型
深度2026年4月8日65 分钟阅读
最引人注目的是该模型通过混合Transformer架构和迭代后训练范式,在保持高效的同时实现了接近前沿模型的性能。机器人研究者、具身智能开发者和边缘计算工程师都应该阅读这篇论文,了解如何将先进的大模型能力应用到真实世界的物理系统中。
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Goodfire 推出一种新型 AI 智能体监控方案,通过探针读取模型内部激活信号而非重读输出,在 Kimi K3 测试中监控约 1500 次会话仅需 51 美元,远低于传统方案的 233 至 10000 美元,同时捕获 94% 的恶意黑客会话。该技术已通过 Baseten 向客户提供,针对开源模型缺乏安全护栏的问题。
作者把自己的 Azure 凭证交给编程 Agent,实测了鉴权、授权、权限范围和审计覆盖的真实状态。借来的凭证让审计日志只认人不认 Agent,还悄悄继承了人累积的组权限(而标准权限检查根本看不到这些)。即使换成配置规范的服务账号,问题依然存在:数据库无法区分调用者是谁。