NVIDIA 研究
2026年 7月 11日
如何评估用于现实世界部署的通用机器人策略
机器人基础模型取得了显著进展。当今的出色系统可以遵循自然语言指令来选取、放置、分类和操作各种物体。但是,随着这些模型的功能越来越强大,
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2026年 2月 10日
R²D²:基于 NVIDIA Isaac Lab 拓展多模态机器人学习
构建强大的智能机器人需要在复杂环境中进行测试。然而,在现实世界中收集数据不仅成本高昂、耗时漫长,还常常伴随高风险。
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2026年 1月 27日
通过开放式即插即用产品加速扩散模型
大规模扩散模型的近期进展深刻改变了生成式 AI 在多个领域的应用,涵盖图像合成、音频生成、3D 素材创建、分子设计等。
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2026年 1月 9日
重塑大模型内存:以上下文为训练数据,实现测试时学习
我们在新闻中不断看到拥有更大上下文窗口的大型语言模型(LLM),它们承诺能够同时查看完整的对话历史、大量书籍或多个代码库。然而,
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