NVIDIA 研究

2025年 4月 25日

R²D²：利用 NVIDIA 研究工作流程和模型提升灵巧机器人的适应性

如今，Robotic arms 用于组装、包装、检查等更多应用领域。但是，它们仍然经过预编程，可以执行特定的、通常是重复性的任务。
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2025年 3月 27日

R²D²：利用 NVIDIA 研究中心的新型工作流和 AI 基础模型，提升机器人的移动和全身控制能力

欢迎阅读首期“NVIDIA 机器人研究与开发摘要（R²D²）”。
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2025年 2月 25日

代理自主级别与安全性

智能体工作流是 AI 赋能工具的下一次演进。它们使开发者能够将多个 AI 模型关联在一起以执行复杂的活动，
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2025年 2月 25日

定义 LLM 红色团队

在一项活动中，人们为生成式 AI 技术 (例如大语言模型 (LLMs)) 提供输入，以确定输出是否会偏离可接受的标准。
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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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