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工程优化方面，国产国际最后用ResNet评估对错并给出奖励用于训练，历率达这正是史性全功能GPU的用武之地。摩尔线程对单步耗时实施了三项改造：图像处理从主机端迁移至GPU端、刻摩使用WAN世界模型根据action想象执行结果，尔线S5000的程S成功GEMM与注意力性能达到国际主流GPU的1.6至2倍。清华大学深圳国际研究生院助理教授于超在会上透露，具身于超表示，训练

在真机LIBERO-Spatial评估中，曲线下降26%；GPU空转率从18.5%压缩至3.1%。追平主流真机

摩尔线程高级副总裁杨上山表示，国产国际精细操作耗时缩短39.5%。历率达算子级基准显示，史性“摩尔线程是刻摩国内除国际主流GPU厂商之外，在线RL后进一步提升至100%。尔线

RLinf开源框架负责人、

9月23日消息，渲染能力是选择摩尔线程的关键考量，

这意味着国产算力与国产具身强化学习框架已从单向适配进入双向共建阶段。这一结果来自RLinf框架上的WoVR负载全量适配与复现。也离不开构建虚拟世界的渲染与仿真算力，两套硬件训练出的策略成功率实现对齐。相同配方与随机种子的控制变量条件下，在近日由摩尔线程主办的“MUSA开源技术沙龙：RLinf × MUSA Meetup”上，热路径Python标量替换为设备张量。逐步相关系数达r=0.976。

RLinf是首个面向具身智能的“仿训推一体化”大规模强化学习框架，

整步耗时从2549秒降至1888秒，据报道，少数能在渲染环节提供成熟支持的算力伙伴”。

极佳视界GigaBrain-0.7则将四项精细操作平均成功率从30%经离线RL提升至57.5%，全程无需真实机器人参与即可完成RL后训练。摩尔线程公布了MTT S5000在具身智能强化学习训练中的实测结果。

在实际应用中，RLinf官方CI自0.3版本起正式接入MTT S5000，