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共 4 篇文章
AI研究-135 Gemini 3 Pro重回榜首：MoE、百万上下文与Deep Think等关键因素
从稀疏MoE架构、百万Token上下文、原生多模态（文本/图片/视频/PDF）到思维深度控制（thinking_level）与Deep Think模式，解释其在高难度推理与长程任务中的稳定优势。
AI-调查研究-104-具身智能 从模型训练到机器人部署：ONNX、TensorRT、Triton全流程推理优化详解
推理部署与优化是从AI模型训练走向机器人应用的关键环节，其核心目标是实现高效、低延迟、跨平台的智能推理。通过ONNX标准化模型格式，可在PyTorch、TensorFlow等框架间无缝转换，实现CPU、GPU、TPU等多硬件平台兼容。NVIDIA TensorRT、Intel OpenVINO、ONNX Runtime等推理引擎提供算子融合、量化压缩、FP16/INT8/INT4低精度计算等...
AI-调查研究-101-具身智能 现代AI方法全解析：VLA、RT-1、RT-2、扩散模型 在机器人控制中的应用
现代AI机器人控制方法正在经历从强化学习、模仿学习到大模型驱动的多模态智能体的重大跃迁。特别是视觉-语言-动作模型（VLA）与扩散策略的结合，正在重塑机器人智能的边界。
AI-调查研究-85-交感神经 副交感神经 自主神经系统评估全解析：HRV、BPV、EDA与瞳孔反射
自主神经系统由交感与副交感神经组成，其功能状态直接影响心血管、呼吸及情绪调节。评估方法包括心率变异性（HRV）、血压变异性（BPV）、皮肤电反应（EDA）、瞳孔反射以及脑成像与神经电生理技术。