根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：Llama-Nemotron - 模型构建思路：通过神经架构搜索（NAS）和垂直压缩技术优化推理效率，结合知识蒸馏和强化学习提升模型推理能力[14][15][16] - 具体构建过程： 1. 神经架构搜索阶段：使用Puzzle框架进行块级局部蒸馏，构建Transformer模块库，通过混合整数规划（MIP）求解器选择最优配置 $\text{MIP目标函数：} \min \sum_{i=1}^{n} c_i x_i \quad \text{s.t.} \quad Ax \leq b$ （其中$c_i$代表模块计算成本，$x_i$为选择变量）[16][17] 2. FFN融合技术：识别连续FFN块并替换为更宽的并行层，减少序列深度[19][20] 3. 知识蒸馏与预训练：使用Llama 3.1-405B-Instruct作为参考模型恢复质量损失[21] 4. 监督微调：采用带推理轨迹的合成数据训练，构建"推理开关"指令响应机制[22][23] 5. 强化学习：采用GRPO算法进行14万H100小时的STEM领域训练[24] - 模型评价：在GPQA-Diamond基准测试中实现57.1%准确率，推理效率较DeepSeek-R1提升30%[15][23][26] 2. 模型名称：VPP（Video Prediction Policy） - 构建思路：基于AIGC视频扩散模型开发两阶段学习框架，解决机器人动作预测与执行问题[36][38] - 具体构建过程： 1. 第一阶段：视频扩散模型学习预测性视觉表征，提取单步去噪的中间层特征[40] 2. 第二阶段：通过Video Former和DiT扩散策略生成动作指令，控制频率达50Hz[38][40] 3. 多本体适配：直接学习不同机器人/人类视频数据，消除动作维度限制[41] - 模型评价：在Calvin ABC-D测试中任务完成长度达4.33（满分5.0），真机成功率67%[42][44] 模型的回测效果 1. Llama-Nemotron模型 - GPQA-Diamond准确率：57.1%（5-shot CoT）[53] - MMLU Pro准确率：77.2%（5-shot CoT）[53] - 推理延迟：较基线降低40%[16][20] 2. VPP模型 - Calvin ABC-D任务长度：4.33/5.0[42] - 真机操作成功率：67%[42] - 预测频率：6-10Hz，控制频率50Hz[40] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：FFN Fusion效率因子 - 构建思路：通过前馈网络融合技术提升Transformer计算利用率[19][20] - 具体构建： $\text{融合效率}=1-\frac{T_{\text{原始}}}{T_{\text{融合后}}}$ 其中$T$代表序列计算步骤数，实测提升多GPU环境吞吐量28%[20] 2. 因子名称：视频扩散预测置信度 - 构建思路：量化单步去噪特征包含的未来信息量[40] - 具体构建： $\text{置信度}=\frac{\|F_{t+1}-F_{\text{pred}}\|}{\|F_{t+1}\|}$ （$F$为特征向量，实测150ms预测窗口准确率达92%）[40][41] 因子的回测效果 1. FFN Fusion效率因子 - 计算利用率提升：28%[20] - 跨GPU通信开销降低：35%[20] 2. 视频扩散预测置信度 - 动作预测准确率：92%[40] - 错误率衰减速度：每帧降低15%[41] 注：部分模型（如Mi-BRAG、NetMaster）因缺乏量化构建细节未列入，测试结果均来自原文基准数据集[53][42]