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AI模型后训练公司Trajectory宣布完成4500万美元A轮融资，由红杉资本领投，英伟达、Bessemer Venture Partners和Bain Capital Ventures参投，估值达3亿美元，其基于持续学习的后训练平台已正式向公众开放。
一家刚完成10亿元A轮融资的具身公司，是这么定义具身标准数据格式的： Object Trajectory。
卷更大的模型，不再是唯一答案。新问题是模型能不能在真实场景中越用越聪明。一家叫Trajectory的公司押注这一趋势，要把Cursor的成功秘密做成AI新基建。
近期，基于捷径化概率流路径（shortcut probability flow trajectory）并从头训练的一步扩散生成模型，展现出强大的实证有效性。然而，这类方法的提出通常建立在较为复杂的理论推导之上，并且往往与具体实现细节高度耦合。这带来一个直接的问题：究竟哪些设计是方法成立的本质要素，哪些又只是可以灵活替换的实现组件。
来自东南大学、微软亚洲研究院等机构的研究团队提出了一种全新的解决方案——Re-TRAC（REcursive TRAjectory Compression），这个框架让 AI 智能体能够「记住」每次探索的经验，在多个探索轨迹之间传递经验，实现渐进式的智能搜索。
近日，来自乔治梅森大学和腾讯AI实验室的研究团队在这一领域取得了重大突破。他们提出了一种名为DOTS（Dynamic Optimal Trajectory Search）的创新方法，通过最佳推理轨迹搜索，显著提升LLMs的动态推理能力。