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RoboTTT与Kimi K2.5双突破,AI基础组件革新

Singapore·Saturday, 18 July 2026·DAILY · 08:00 SGT

2026年7月18日,AI领域迎来机器人策略上下文和基础模型架构的重大突破。首先,RoboTTT将机器人视觉运动上下文扩展至8000时间步,无需增加推理延迟,整体性能提升87%,并首次实现从人类视频的一次性上下文模仿。其次,月之暗面开源Kimi K2.5,提出MuonClip替代Adam优化器,在万亿参数模型上训练15万亿Token无loss spike,数据利用效率接近翻倍;同时引入Kimi Linear线性注意力,按3:1比例混合全注意力提升效果。最后,Cursor团队披露其自动化AI研究框架,通过外循环(真实用户反馈和A/B测试)和内循环(RL训练环境)递归改进模型,Composer 2.5成为产品内最受欢迎模型。这些进展分别从机器人长程任务、基础优化组件和AI研究自动化方向推动行业向前。

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