面向真实世界物理 AI 机器人的推理卸载
微软研究院研究显示，将物理 AI 推理从机器人板载 GPU 卸载至边缘或云端 GPU，可显著提升任务成功率、支持更大模型并延长电池寿命。在移动操作测试中，板载 GPU 使导航障碍检测延迟降低 30%、VLA 模型准确率下降 50%，而 Jetson Thor 等 GPU 耗电最高达 160%。
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Microsoft ResearchAI 评分3838 MindTopo 基准揭示多模态大模型的空间推理短板
微软研究院推出 MindTopo，一个评估多模态大模型拓扑推理能力的新基准，涵盖连通性、封闭、顺序、分离与打结五类任务，并区分静态推理与交互规划两个认知层级。测试显示，当前闭源与开源模型在静态识别上明显强于交互规划，规划阶段常丢失结构关系或提出违反物理约束的动作，整体表现远低于人类水平。该基准旨在为机器人与交互环境中的 AI 系统提供诊断工具。