TensorGRaD：为神经算子的训练引入结构感知的张量级梯度压缩机制，兼具低秩与稀疏结构建模能力
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NVIDIA
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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“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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