REFACTOR-VLA: Unsupervised Library Learning of Typed Motor Programs
当前大多数视觉-语言-动作 (VLA) 模型（例如 OpenVLA、π0、RT-2 和 RDT-1B）都是“单一的”。这意味着它们生成原始运动命令或非常短的动作序列，而不将行为组织成可重用的、定义明确的抽象。因此，这些模型在长期（多步骤）任务上表现不佳，并且很难解释它们学到的东西。现有的发现技能的方法通常避免了决定两个动作序列何时“行为等效”的核心问题。例如，AtomicVLA 和 AtomSkill 通过...分组动作序列
Connect an AgentCore Runtime hosted MCP server to Amazon Quick
在本文中，您将了解如何在 AgentCore Runtime 中部署和托管 MCP 服务器并将其与 Amazon Quick 集成以及先决条件。通过这种模式，您可以提高 AI 工具的可重用性并避免重复，因此客户端可以重用通过 MCP 服务器公开的常用工具和代理，而不是再次从头开始编写它们。您的客户可以在 Amazon Quick（聊天代理和工作流程）中使用您的产品，而无需为每个用例构建自定义连接器。
Export-Import Bank: Monitoring of Exports with Dual Military and Civilian Uses as of 2026
GAO 发现截至 2026 年 8 月，EXIM 并未监控任何军民两用出口的最终用途，因为所有此类交易均已全额偿还。根据 EXIM 授权数据和 EXIM 官员的数据，2025 财年，EXIM 没有根据其双重用途授权为任何新出口提供融资。 美国政府问责局为何进行这项研究 美国进出口银行 (EXIM) 的使命是通过促进美国商品和服务的出口以及为进口融资来帮助支持美国就业。 1994 年，国会通过立法，授权 EXIM 为美国民用和军用国防物品和服务的出口提供融资，前提是该银行确定此类军民两用物品是非致命性的且主要用于民用最终用途。同一法案中还规定，GAO 与 EXIM 协商后，每年报告前一财年由 E
How to Utilize OKF Efficiently to Enable Knowledge Exchange Among LLMs
Google 的开放知识格式 (OKF) 是一个 Markdown+YAML 框架，用于在人类和 AI 代理之间共享知识。这篇文章在一项非常具体的工作中重用了该框架——在三个 Qwen2.5-Coder 模型（7B、3B、1.5B）之间进行预标记化整数数组的代理到代理的交接，并显示了 28-37% 的 TTFT 减少以及一个确保整个安全的全词汇等效性检查。如何有效利用 OKF 来实现 LLM 之间的知识交换的文章首先出现在 Towards Data 上科学。
Tiered KV cache for large LLMs on Amazon SageMaker HyperPod with Curvine
大规模运行大型语言模型推理会迫使 KV 缓存进行权衡：GPU 实例规模过大或首次生成令牌的时间过长。本文在 Amazon SageMaker HyperPod 上构建了一个分层 KV 缓存，将缓存扩展到使用 Curvine 的共享分布式 NVMe 池中，因此副本可以在经济高效的实例上以接近本地磁盘的速度重用缓存。
MoMo: Dial Motion Mode in Robot Manipulation with Spatiotemporal Action Tokenization
为了在不同的环境中有效运行，机器人不仅必须准确地执行操作任务，而且还要根据任务、对象和交互设置调整其行为的展开方式。我们询问这种执行级别的变化是否可以作为跨任务共享的可重用行为因素来学习。我们提出了 MoMo，一个两阶段的模仿学习框架，由时空动作标记器和行为克隆转换器组成，该转换器将任务和连续运动模式条件作为输入。在六个真实的机器人操作任务中，改变这种条件会产生稳定的……
