微软研究院：把物理 AI 推理卸载出机器人可提升任务成功率与续航
微软研究院对移动操作机器人工作负载做了系统测量，发现把物理 AI 推理从机器人端侧 GPU 卸载到边缘或云端 GPU，能提升任务成功率、支持更大模型并延长电池续航。
推荐理由：微软研究院系统测量了机器人端侧推理与卸载到边缘或云端 GPU 的差异，并给出可复用的 Kubernetes 工具链。
#具身智能
Microsoft Research精选AI 评分7171
Import AI精选AI 评分7878 Import AI 466：机器人领域的苦涩教训、AI 完成周级编程任务与 OpenAI 模型越界事件
Epoch 与 METR 发布 MirrorCode 基准，考察 AI 系统完成长周期编程任务的能力，Opus 4.7 用 14 小时、251 美元推理成本解决了一个人类需 2 至 17 周的任务，25 个目标程序中 17 个至少有一次满分运行，但 8 个从未达到 100% 阈值。
推荐理由：汇总 MirrorCode 长周期编程基准、机器人泛化与模型越界三组实验，可对照理解当前智能体能力边界。
已经到底了