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近日，天翼數(shù)字生活公司機(jī)器人實驗室在前沿技術(shù)領(lǐng)域取得有益進(jìn)展，兩項研究成果分別聚焦于多模態(tài)智能模型與自主決策算法的創(chuàng)新研究，成功獲得國際頂級學(xué)術(shù)會議與期刊的收錄。
《VLASCD: A Visual-Language-Action Model for Simultaneous Chatting and Decision-Making》，已被自然語言處理領(lǐng)域國際頂級會議EMNLP 2025主會接收。這項研究突破了傳統(tǒng)AI大模型難以在多任務(wù)并行輸出的復(fù)雜場景中實現(xiàn)高效協(xié)同問題。該框架支持對話生成、決策制定與控制信號等多種任務(wù)的同步輸出，從機(jī)制層面系統(tǒng)解決了任務(wù)間的資源競爭與協(xié)同問題，實現(xiàn)了高效并行處理。此項突破為機(jī)器人、智能駕駛等實時響應(yīng)系統(tǒng)，提供了更智能、更穩(wěn)定可靠的底層架構(gòu)支撐。
《Thompson Sampling For Bandits With Cool-Down Periods》，已在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域知名期刊TMLR上發(fā)表。這項研究解決了在未知可用狀態(tài)下、具有周期性冷卻機(jī)制的資源選擇問題。其方法可應(yīng)用于機(jī)器人任務(wù)分配與協(xié)作場景，使機(jī)器人在資源間歇可用的環(huán)境中依然能高效決策與執(zhí)行任務(wù)。
基于兩項成果在“多任務(wù)并行輸出”與“間歇資源決策”方面的突破，團(tuán)隊正積極推進(jìn)其在機(jī)器人系統(tǒng)中的應(yīng)用驗證，致力于將前沿理論轉(zhuǎn)化為可落地的業(yè)務(wù)解決方案。未來，將持續(xù)推動“科研-工程-業(yè)務(wù)”的閉環(huán)構(gòu)建，以堅實的技術(shù)創(chuàng)新為機(jī)器人賦能，打造更智能、協(xié)同與可靠的系統(tǒng)能力。
