NVIDIA 研究

2025年 1月 9日
NVIDIA Cosmos World 基础模型平台助力物理 AI 进步
随着机器人和 自动驾驶汽车 的发展,加速 物理 AI 的发展变得至关重要,而物理 AI 使自主机器能够感知、理解并在现实世界中执行复杂的操作。
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2024年 11月 22日
Hymba 混合头架构提高小型语言模型性能
Transformer 及其基于注意力的架构,凭借强大的性能、并行化功能以及通过键值 (KV) 缓存进行的长期召回,已成为语言模型 (LM)…
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2024年 9月 6日
在电路设计中使用生成式 AI 模型
从智能文本生成大语言模型(LLMs)到创意图像和视频生成模型,生成式模型在过去几年中掀起了巨大的浪潮。在 NVIDIA,
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2024年 9月 5日
跨音频类型实现先进的零样本波形音频生成
令人惊叹的音频内容是虚拟世界的重要组成部分。音频生成式 AI 在创建此类内容方面发挥着关键作用,NVIDIA 正在不断突破这一研究领域的极限。
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2024年 9月 3日
实时神经接收器推动 AI-RAN 创新
当今的 5G New Radio (5G NR) 无线通信系统依靠高度优化的信号处理算法,在短短几微秒内重建从杂信道观察到的传输消息。
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2024年 7月 25日
利用 NVIDIA Kaolin 库模拟任何表示下的弹性物体
最新进展在生成式 AI 和多视图重建领域引入了快速生成 3D 内容的新方法。然而,要在机器人、设计、AR/VR 和游戏等下游应用中发挥作用,
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2024年 6月 28日
推出高性能微调解决方案 DoRA,LoRA 的替代选择
全微调(FT)通常用于针对特定的下游任务定制通用预训练模型。为了降低训练成本,我们引入了参数高效微调(PEFT)方法,
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2024年 6月 24日
利用合成数据生成解决医学成像的局限性
医学成像中的合成数据提供了许多好处,包括在真实数据有限的情况下,以多样化和逼真的图像增强数据集的能力,
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2024年 6月 17日
Hydra MDP 的端到端按比例驱动
构建一个在复杂的物理世界中导航的自主系统极具挑战性。该系统必须感知其环境,并做出快速、明智的决定。乘客体验也非常重要,包括加速度、曲率、
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2024年 6月 14日
使用人工智能开发更小、更轻的扩展现实眼镜
如今的沉浸式扩展现实(XR)设备需要重型光学器件和显示器用头带固定,这增加了体积并形成了社会障碍。在设想的未来,头带将不再是必要的。
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2024年 5月 15日
NVIDIA 在 ICRA 上展示了关于几何织物、手术机器人等的新机器人研究
在 IEEE 期间的 国际机器人与自动化会议(ICRA)上,于 5 月 13 日至 17 日在日本横滨举行,几何织物将是讨论的热门话题之一。
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2024年 3月 21日
重新思考如何训练 Diffusion 模型
在探索了扩散模型采样、参数化和训练的基础知识之后,我们的团队开始研究这些网络架构的内部结构。请参考 生成式 AI 研究聚焦:
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2024年 2月 6日
生成式 AI 研究聚焦:个性化文本转图像模型
视觉效果生成式 AI是一个根据文本提示创建图像的过程。该技术基于在互联网规模的数据上预训练的视觉语言基础模型。通过提供多模态表示,
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2023年 12月 19日
2023 年最热门的 NVIDIA 技术博客文章:生成式 AI、LLM、机器人开发和虚拟世界的突破
在 NVIDIA 激动人心的又一年即将结束之际,是时候回顾 2023 年 NVIDIA 技术博客中最热门的案例了。 生成式 AI、
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2023年 12月 18日
使用 Trajeglish 帮助自动驾驶汽车学习人类驾驶行为语言
驾驶员之间的沟通常常远超于转向灯和刹车灯的使用,很多情况下都依赖于人与人之间的交流,而并非汽车技术,比如,示意另一辆车继续前行、
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2023年 12月 14日
生成式 AI 研究聚焦:揭开基于扩散的模型的神秘面纱
借助互联网级数据,AI 生成内容的计算需求显著增加,数据中心在数周或数月内全力运行单个模型,更不用说通常作为服务提供的高生成推理成本。
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