DreamGen：利用神经轨迹（Neural Trajectories）生成合成数据，助力机器人学习的数据获取与模型泛化
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NVIDIA
“物理图灵测试”（Physical Turing Test）
近日，NVIDIA的Jim Fan在一场题为《What’s Next/ Physical AI》的
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SANA-Sprint：基于连续时间一致性蒸馏的单步扩散模型，实现高速文生图（text-to-image , T2I）
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用ChatGPT o3-mini-high分析Deepseek刚开源的FlashMLA
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ASAP框架：有效解决仿真与现实世界之间的动力学不匹配问题，实现人形机器人在现实世界中的高效全身运动控制
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Gated DeltaNet架构：结合门控机制和Delta更新规则，提升线性Transformer在长序列建模和信息检索任务中的表现
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