<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Flow-Matching on MLLog.dev</title><link>https://mllog.dev/pl/tags/flow-matching/</link><description>Recent content in Flow-Matching on MLLog.dev</description><image><title>MLLog.dev</title><url>https://mllog.dev/images/default_mllog.png</url><link>https://mllog.dev/images/default_mllog.png</link></image><generator>Hugo -- 0.147.9</generator><language>pl</language><lastBuildDate>Sun, 10 May 2026 12:00:00 +0100</lastBuildDate><atom:link href="https://mllog.dev/pl/tags/flow-matching/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>MolmoAct2: Jak Allen AI zbudowało otwarty model robota, który bije zamknięte giganty</title><link>https://mllog.dev/pl/posts/molmoact2-action-reasoning-real-world-deployment/</link><pubDate>Sun, 10 May 2026 12:00:00 +0100</pubDate><guid>https://mllog.dev/pl/posts/molmoact2-action-reasoning-real-world-deployment/</guid><description>MolmoAct2 to w pełni otwarty model Vision-Language-Action, który przewyższa π0.5 i Gemini Robotics ER, osiągając 97.2% na LIBERO i 87.1% w rzeczywistym świecie - dzięki kondycjonowaniu akcji na KV-cache co warstwę i adaptacyjnemu rozumowaniu głębokościowemu.</description></item></channel></rss>