机器人训练数据处理平台架构设计方案 本方案面向大规模机器人训练数据（传感器数据、日志、视频、点云等）的统一处理与训练，目标是在公有云环境中，实现类似 Databricks 的一体化数据与计算平台，并在性能、效率、成本之间取得平衡。 核心设计目标 性能：高吞吐数据接入（支持 10K+ 机器人并发上报）、高效 ETL（PB 级数据日处理能力）、GPU 加速训练、缓存与数据局部性优化。 效率：统一数据湖、作业调度与编排、交互式开发环境、自动/半自动资源管理、一键式数据集到模型的端到端流程。 成本：存算分离、冷热分层存储、弹性伸缩、Spot/抢占式实例、精细化计费与配额管理，目标将整体 TCO 降低 40-60%。 可靠性：99.9% 服务可用性、数据多副本冗余、作业自动容错与重试、灾难恢复能力。 安全性：端到端加密、细粒度权限控制、审计日志、合规认证支持。 平台核心价值 graph LR A[数据孤岛] -->|统一接入| B[Lakehouse 数据湖] C[资源浪费] -->|弹性调度| D[CPU/GPU 资源池] E[开发低效] -->|一体化平台| F[Notebook + Workflow] G[成本失控] -->|精细管理| H[成本可观测] B --> I[数据驱动训练] D --> I F --> I H --> I I --> J[模型快速迭代] J --> K[业务价值] 1. 整体架构概览 1.1 架构分层 平台采用七层架构设计，每层职责清晰，相互解耦： 层级 名称 核心职责 关键技术 L1 数据接入层 采集机器人在线/离线数据，支持批量导入与实时流式接入 Kafka/Pulsar、API Gateway、SDK L2 数据湖存储层 基于云对象存储构建 Lakehouse，统一批流、统一 Schema 与版本管理 S3/GCS、Delta Lake/Iceberg L3 元数据与治理层 数据目录、Schema 管理、血缘追踪、权限与审计 Hive Metastore、Atlas、Ranger L4 计算与调度层 统一调度 CPU/GPU 集群，支持 Spark/Ray/自研分布式算子 Kubernetes、Ray、Spark L5 模型训练与服务层 分布式训练、模型版本管理、在线/离线推理与回放 PyTorch、MLflow、Triton L6 服务与 API 层 统一 API 接口、服务编排、流量管理、鉴权 REST/gRPC、Kong/Envoy L7 用户与工具层 Notebook、Job UI、API/SDK、可视化监控与告警 JupyterHub、Grafana、自研 UI 分层优势：

计算与调度层详细设计方案（L4 层） 本章节在总体方案的基础上，专门针对 计算与调度层（L4） 给出详细设计，重点说明 CPU/GPU 混合集群架构、作业队列与统一调度、弹性伸缩与成本优化、可观测性与运维闭环，以说明和图示为主，尽量减少代码细节。 1. 角色定位与设计目标 层级定位： 上承：数据湖（L2）、元数据与治理层（L3）提供的数据与元信息。 下接：模型训练与服务层（L5）的训练作业与推理任务。 对外：为 Notebook、工作流编排、自动化系统等提供统一算力资源池和作业运行环境。 核心目标： 统一调度：CPU、GPU、Spot 等多种资源在同一调度平面下统一编排。 多工作负载并存：流式 ETL、批处理、特征工程、训练、推理离线评估等共存且互不干扰。 高利用率 & 低成本：通过智能队列、Spot 优先、自动扩缩容等手段提升利用率、降低 TCO。 可观测 & 可治理：作业级、队列级、团队级的可观测与配额治理能力。 2. 计算与调度层整体架构 2.1 逻辑架构视图 graph TB subgraph Top["上层系统"] U1[Notebook / IDE] U2[工作流编排<br/>Airflow / 自研 Scheduler] U3[自动化系统<br/>如数据引擎] end subgraph API["作业与资源 API 层"] JAPI[Job 提交与管理 API] RAPI[资源与队列配置 API] end subgraph SCHED["统一调度与队列"] Q[多级作业队列<br/>交互 / 训练 / ETL / 批处理] P[优先级 & 配额管理] C[成本感知调度器<br/>Spot 优先 / OnDemand 回退] T[拓扑感知调度器<br/>数据本地性 / GPU 类型] end subgraph POOLS["计算资源池"] CPU[CPU Pool<br/>Spark / Flink 等] GPU_STD[GPU Pool - 标准<br/>T4 / A10] GPU_HI[GPU Pool - 高性能<br/>A100 集群] SPOT[Spot Pool<br/>CPU + GPU Spot] end subgraph K8S["托管 Kubernetes 集群"] OP1[Spark Operator] OP2[Ray Operator] OP3[Training Operator<br/>PyTorchJob / MPIJob] OP4[Notebook Operator / JupyterHub] end Top --> JAPI Top --> RAPI JAPI --> Q RAPI --> P Q --> C C --> T T --> K8S K8S --> CPU K8S --> GPU_STD K8S --> GPU_HI K8S --> SPOT 说明：

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随着在线新闻消费的增加，新闻偏见和虚假信息的问题日益严重。BiasScanner是一款旨在通过帮助读者审查在线新闻文章来加强民主的应用程序。该系统利用预训练的大型语言模型（如OpenAI的GPT 3.5）来识别和分类新闻文章中的偏见句子，并通过一个前端Web浏览器插件提供服务。BiasScanner能够识别和分类超过20种类型的新闻偏见，是目前最精细的模型，并且是唯一部署的自动系统。该系统不仅突出显示可能存在偏见的句子，还提供每个分类决策的解释以及每篇新闻文章的总结分析。

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本文介绍了一种名为BiSIC的新型双向立体图像压缩架构，旨在解决传统单向压缩方法中存在的压缩质量不平衡问题。BiSIC通过采用3D卷积编解码器骨干网络来捕获局部特征，并结合双向注意力块来利用全局特征。此外，本文还设计了一种新颖的跨维度熵模型，该模型集成了多种条件因素，包括空间上下文、通道上下文和立体依赖性，以有效估计潜在表示的分布进行熵编码。实验结果表明，BiSIC在PSNR和MS-SSIM指标上均优于传统的图像/视频压缩标准以及基于学习的最先进方法。

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本文介绍了一种名为Cooperative Reward Shaping (CoRS)的新型奖励塑造技术，旨在解决多智能体路径寻找（MAPF）问题中的效率和合作性挑战。传统的多智能体路径规划算法在处理多个智能体的分布式路径规划时效率低下，而多智能体强化学习（MARL）通过将MAPF问题建模为MARL问题，能够实现智能体在部分观测下的高效路径规划和碰撞避免。然而，由于缺乏全局信息，MARL策略往往缺乏智能体间的合作，导致MAPF效率降低。CoRS方法通过评估一个智能体对其邻居的影响，并将这种交互整合到奖励函数中，从而促进智能体间的主动合作。该方法在分布式训练分布式执行（DTDE）框架下进行了实验验证，并与现有的最先进（SOTA）规划器进行了比较，结果表明在涉及大量智能体的场景中，CoRS方法表现出色。

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本文介绍了一种名为GROOT的新型生成式音频水印方法，旨在通过扩散模型（DMs）主动监管生成的音频内容。随着生成模型如扩散模型的快速发展，区分合成音频与自然音频的任务变得日益困难。GROOT方法通过在音频合成过程中嵌入水印，实现了对合成音频及其源扩散模型的预先监管。该方法利用固定参数的扩散模型和专用编码器，在生成音频的同时嵌入水印，并可通过轻量级解码器检索水印。实验结果显示，GROOT在鲁棒性方面表现出色，尤其在面对复合攻击时，平均水印提取准确率高达95%。

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本文介绍了一种基于扩散模型的互学习框架MVSD，用于声学匹配和去混响任务。传统的声学匹配和去混响方法通常独立处理每个任务，且依赖于配对训练数据，这在实际应用中难以获取，限制了大量未配对数据的使用。MVSD框架通过考虑两个任务之间的内在互惠关系，利用对称任务之间的反馈信号，即使在易于获取的单向未配对数据上也能优化逆向任务。此外，MVSD采用扩散模型作为基础条件转换器，避免了传统GAN架构中的训练不稳定和过度平滑问题。实验结果表明，该框架在两个标准基准测试中提高了声学匹配和去混响任务的性能，并能更好地匹配特定的视觉场景。

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本文介绍了一种名为“Ref-AVS”的新任务，该任务旨在通过包含多模态线索（如音频和视觉描述）的自然语言表达来分割视觉场景中的对象。传统参考分割任务主要集中在无声视觉场景上，忽略了多模态感知和交互在人类体验中的重要作用。为了支持这一研究，作者构建了首个Ref-AVS基准，提供了对象的像素级标注，并提出了一种新方法，该方法能够有效利用多模态线索进行精确分割。实验结果表明，该方法在三个测试子集上均优于现有方法，显示出其在使用多模态线索表达进行精确对象分割方面的有效性。

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本文介绍了一种名为TCM-FTP的新方法，用于通过微调大型语言模型（LLMs）来预测中药处方。该方法针对传统中医（TCM）中处方预测的技术挑战，特别是在高质量临床数据稀缺和症状与草药之间复杂关系的情况下。TCM-FTP利用从消化系统疾病专家那里收集的实际医疗记录构建了一个新的数据集DigestDS，并通过监督微调和低秩适应技术（LoRA）来提高计算效率。此外，通过在处方中随机排列草药来利用其顺序无关的特性进行数据增强。实验结果显示，TCM-FTP在预测草药和剂量方面显著优于现有方法，F1分数达到0.8031，剂量预测的归一化均方误差为0.0604。这表明微调LLMs对于TCM处方预测的重要性，并提供了一种有效的方法来实现这一点。

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本文由Sai Sena Chinnakonduru和Astarag Mohapatra提出，针对Transformer语言模型中的注意力机制进行了创新改进。随着模型规模的扩大，传统的多头注意力（MHA）在硬件内存限制下，推理成本显著增加。为了解决这一问题，作者提出了Weighted Grouped-Query Attention（WGQA），通过引入新的可学习参数，使得模型在微调过程中能够进行加权平均，从而在不增加额外推理开销的情况下，实现了与MHA相当的性能，平均提升了0.53%。此外，论文还探讨了不同参数聚合方式对模型性能的影响，并通过实验验证了WGQA在多个数据集上的有效性。