slam

本文提出了一种离线强化学习框架，用于优化仓库履约环境中的SLAM吞吐量控制，在吞吐量最大化与下游稳定性之间取得平衡。该方法与算法无关，并证明CQL策略将系统健康状况提升了22.97%，并将限流持续时间减少了3.18%。

对8种主要AI模型架构的可视化解析，包括LLM、VLM、MoE、SLM等，外加来自MIT的递归语言模型的额外介绍。

本文提出测地线流匹配（Geodesic Flow Matching），一种在环面流形上对空间语义指针（SSP）进行去噪的黎曼传输方法，并在脉冲神经SLAM系统中实现了72%的跟踪误差降低和40%的效率提升。

本周 awesome-autoresearch 新增三个条目，包括将 Karpathy 的 autoresearch 循环应用于 LiDAR SLAM 的 autoslam 项目，以及两篇分析原始实验并揭示指标博弈的博客文章。

介绍了 LingBot-Map，这是一种前馈式 3D 基础模型，采用几何上下文 Transformer 架构用于流式 3D 重建，能够在 20 FPS 的速率下实现稳定的实时性能。