政策监管

一项新研究探索了Muon优化器在稀疏奖励智能体强化学习中的效果。在ALFWorld任务上，使用Qwen2.5-0.5B-Instruct模型和GiGPO算法，仅对隐藏权重矩阵应用Muon，最终窗口验证成功率从0.290提升至0.546，提升88%。效果依赖于优势估计器和学习率。

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灵巧操作策略可解决单个技能，但组合它们以用单手执行多个任务仍具挑战。新任务与现有技能在手指和接触模式上存在冲突，导致干扰。DexCompose 提出角色感知残差组合框架，通过显式手指级动作所有权复用预训练策略，实现多任务操作。在16个组合任务上平均成功率达77.4%。

Univé通过结合领导力、负责任治理和员工主导创新，利用ChatGPT Enterprise构建AI就绪的劳动力，以规模化方式变革工作方式。

OpenAI近日发文阐述其在欧洲的AI安全、安保、透明度和来源标注实践，以支持负责任的AI治理。随着欧盟AI法案推进，相关工作将持续进行。

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OpenAI发布其与政府和国家安全机构合作的原则，强调负责任使用AI、民主问责制和公共安全。该公司旨在确保AI技术服务于公共利益，同时防范潜在风险。

人工智能在聊天机器人和图像生成器之外，正成为工业基础设施的核心运营层。在物理基础设施、运营连续性和安全至关重要的行业中，AI正融入日常操作，例如与涡轮机协同工作，优化性能并预测维护需求。

研究团队提出VLK方法，利用3D高斯泼溅重建室内场景，合成视觉-语言-运动轨迹数据，训练人形机器人全身操控策略。在Unitree G1机器人上验证了导航和物体搬运任务，实现了从仿真到真实环境的迁移。

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