具身智能场景下端到端确定性挑战与思考|龙蜥MeetUp
探讨了具身智能系统，其核心在于构建紧密耦合的“感知-融合-决策-执行”闭环，使机器能实时理解并作用于物理世界。指出实现面临的主要挑战：需达成高实时性、强鲁棒性的多模态感知融合，并进行高效动态决策与控制。该演讲以智能机器人为核心示例，聚焦基于Ubuntu + ROS2构建的主流机器人操作系统生态，探讨了OS在具身智能中的关键角色及其面临的端到端确定性问题。
Co-Sight：基于多 Agent 动态规划与分层反思的下一代 AI 决策系统|龙蜥MeetUp
探讨了AI技术应用于复杂任务时，传统大语言模型（LLM）在动作决策和多步推理上的局限性。构建具备自主规划与动态纠偏能力的智能体系统成为关键挑战。中兴通讯介绍了其Co-Sight框架，该框架通过多Agent协同架构（Plan-Actor-Memory）实现任务降维，结合实时上下文精炼消除冗余，并依托分层反思系统生成奖惩信号以动态优化DAG执行路径。其核心创新在于关注点分离与闭环反思机制。在GAIA评测中，Co-Sight以72.73%综合得分超越Google DeepMind与OpenAI，在复杂多步任务（L2级）中稳定性显著领先。
