公司动态 - 无问芯穹联合清华大学、北京中关村学院及北京大学、加州大学伯克利分校等机构正式开源首个面向具身智能的"渲训推一体化"大规模强化学习框架RLinf [1] - RLinf名称中"inf"代表"infrastructure"（基础设施）并寓意"infinite"（无限扩展） [1] - 框架通过六大层级（用户层、任务层、执行层、调度层、通信层、硬件层）设计突破技术难点 [1] 技术突破 - RLinf核心解决当前框架对具身智能支持受限的问题 [1] - 相比纯推理大模型，具身智能需兼顾"大脑"（推理规划）与"小脑"（执行操作） [1] - 具身智能存在"渲训推一体化"特性，对算力、显存及框架灵活性要求更高 [1]