https://yipko.com/posts/work/ Recent content in 👨🏻‍💻 Work on YK's Blog Hugo -- gohugo.io zh-cn Tue, 11 Aug 2026 19:33:01 +0800 https://yipko.com/posts/work/history-guided-video-diffusion/ Tue, 11 Aug 2026 19:33:01 +0800 https://yipko.com/posts/work/history-guided-video-diffusion/ DFoT 用逐帧独立噪声等级支持任意历史条件，History Guidance 再组合不同时间窗口和频率信息下的 score，在长视频生成中改善质量、一致性与运动幅度。 https://yipko.com/posts/work/one-step-diffusion-via-shortcut-models/ Tue, 11 Aug 2026 18:35:00 +0800 https://yipko.com/posts/work/one-step-diffusion-via-shortcut-models/ Shortcut Models 在同一个网络里联合学习局部 flow 和不同步长的有限跳跃，用二分自一致目标把多步生成能力递推到少步乃至单步推理。 https://yipko.com/posts/work/mars-policy-multimodality-only-when-it-matters/ Sat, 30 May 2026 17:36:37 +0800 https://yipko.com/posts/work/mars-policy-multimodality-only-when-it-matters/ MARS 把 flow matching 的初始源分布改成高斯噪声与历史动作先验的自适应混合：任务阶段需要多模态时保留随机性，阶段接近单模态时退回更高效的确定性动作生成。 https://yipko.com/posts/work/a2a/ Sun, 24 May 2026 05:18:15 +0800 https://yipko.com/posts/work/a2a/ A2A 把常见的 `noise-to-action` 生成路线改成了 `action-to-action`。模型会从历史动作编码出来的 latent 起点出发，去生成未来动作 latent，不再从纯随机噪声起步，因此推理更快，也更贴合机器人运动的连续性。 https://yipko.com/posts/work/rtc/ Sun, 24 May 2026 05:18:15 +0800 https://yipko.com/posts/work/rtc/ RTC 是一个纯推理阶段的方法。它不改训练、不重训 VLA；执行旧 action chunk 的同时生成新 chunk，把“已经注定会执行的那段动作”冻结下来，再把剩余部分当成 inpainting 问题补出来，从而缓解高延迟下的停顿、跳变和 mode switching。 https://yipko.com/posts/work/training-time-rtc/ Sun, 24 May 2026 05:18:15 +0800 https://yipko.com/posts/work/training-time-rtc/ Training-Time RTC 把 RTC 原本放在推理阶段做的 continuity 约束前移到了训练阶段。模型在训练时就显式见到“给定已知 action prefix，继续生成 action postfix”这个任务，因此推理时不再需要 RTC 那套额外的 inpainting guidance。 https://yipko.com/posts/work/pi0.7/ Sun, 24 May 2026 05:18:15 +0800 https://yipko.com/posts/work/pi0.7/ `pi0.7` 把 prompt 从一句任务文本扩展成“总任务 + 子任务语言 + 子目标图像 + episode metadata + control mode”的多模态上下文。这样一来，模型更容易从混合质量、混合来源的数据里学到可控、可组合、可迁移的行为。 https://yipko.com/posts/work/apt-mirror-tool-raspberry-pi/ Fri, 22 May 2026 00:00:00 +0800 https://yipko.com/posts/work/apt-mirror-tool-raspberry-pi/ 一个 APT 软件源配置工具的树莓派版本，支持 DEB822、传统格式和测速后切换。 https://yipko.com/posts/work/llama-cpp-cuda-server-compile/ Sat, 03 May 2025 18:04:20 +0800 https://yipko.com/posts/work/llama-cpp-cuda-server-compile/ 本指南记录了如何在 Ubuntu 22.04 上编译和部署 Llama.cpp]，启用 CUDA 加速和优化选项，并通过 `llama-server` 启动一个本地推理 API 服务（兼容 HuggingFace）。 https://yipko.com/posts/work/cuda-switcher-with-conda/ Tue, 15 Apr 2025 18:28:30 +0800 https://yipko.com/posts/work/cuda-switcher-with-conda/ Linux 系统上快速切换不同 CUDA 版本的小工具，支持 Conda 环境自动切换，兼容系统默认 CUDA 设置。文末附有 AI Agent 自动化配置教程。 https://yipko.com/posts/work/coppeliasim-rlbench-troubleshooting-guide/ Sun, 23 Feb 2025 18:59:00 +0800 https://yipko.com/posts/work/coppeliasim-rlbench-troubleshooting-guide/ A comprehensive guide to troubleshooting common issues encountered with CoppeliaSim and RLBench. https://yipko.com/posts/work/nvidia-gpu-ecc-disable-failure-solution/ Fri, 21 Feb 2025 20:09:00 +0800 https://yipko.com/posts/work/nvidia-gpu-ecc-disable-failure-solution/ 本文介绍了在 Nvidia Tesla L40 上无法关闭 ECC 功能或者驱动设置无法生效的解决方案，包括使用 nvidia-smi 命令、手动卸载 NVIDIA 内核模块以及重载 GPU 和驱动等步骤，方法适用于所有具备ECC功能的GPU。文末附有AI Agent自动化执行教程，可直接用于自动化部署。 https://yipko.com/posts/work/gpu-remote-desktop-research-setup/ Wed, 25 Sep 2024 18:42:00 +0800 https://yipko.com/posts/work/gpu-remote-desktop-research-setup/ 远程科研一晃一天，环境搭建履步维艰。笔者折腾了一下实验室服务器/工作站（headless机器）之间的远程桌面，由于要使用Isaac Sim等软件，需要让远程桌面跑在GPU上，故写一篇文章来记录一下实现流程，分享详细的手动配置步骤。本文底部还包含AI Agent自动化安装教程，可直接用于自动化部署。 https://yipko.com/posts/work/the-malfunction-of-xrdp/ Sat, 24 Feb 2024 19:39:50 +0800 https://yipko.com/posts/work/the-malfunction-of-xrdp/ xrdp 连接黑屏、剪贴板不工作、文件传输异常、硬盘无法挂载、没有声音的解决方案。文末附有 AI Agent 自动化修复教程，可直接用于自动化执行。 https://yipko.com/posts/work/inference-bug-on-nvidia-gtx-1660/ Mon, 02 Oct 2023 00:04:45 +0800 https://yipko.com/posts/work/inference-bug-on-nvidia-gtx-1660/ NVIDIA GTX1600 系列显卡（包括1650 1660Ti 1660Super在内）在Pytorch推理时，输出会变为NaN，即全空张量 https://yipko.com/posts/work/jetson-nano-setting-up/ Sun, 05 Jun 2022 00:17:58 +0800 https://yipko.com/posts/work/jetson-nano-setting-up/ Jetson 环境搭建以及模型部署 https://yipko.com/posts/work/simulated-annealing/ Fri, 21 Jan 2022 00:27:25 +0800 https://yipko.com/posts/work/simulated-annealing/ 最优化问题中很常用的算法