「鲁棒性」共找到 46 篇相关文章
“大脑在硅谷，身体全靠中国！”机器人泰斗揭秘真相：后空翻只是杂耍，端起咖啡才是真AI
在最新一期播客中，机器人学泰斗 Sergey Levine 与 Ryan Peterman 深度对话，触及行业焦点如机器人发展阶段、波士顿动力淡出原因等。他强调，机器人技术尚处底层搭建期，需重视先验知识、软硬件结合，跨越鲁棒性门槛。
T-PAMI｜中国科大、合工大等提出CAPER++：让关节物体位姿感知真正迈向「又快又稳」
在具身智能发展下，关节物体位姿感知难题待解。中国科大、合工大等团队提出 CAPER++ 框架，从关节驱动视角建模，将位姿学习拓展至 SE (3) 流形切空间，实现端到端推理，兼顾精度、鲁棒性与实时性。
AIAA J | 香港理工大学王旭等：目标导向的特征提取-以特征构建增强数据驱动模型
该论文通过对比学习理清潜在输入特征与目标输出的关联性，提出输出驱动的输入特征构造方法。所构造特征在高维代理模型构建中增强效果显著，还可减少预测误差分布及不同模型收敛性和鲁棒性差异。
NeurIPS2025 Spotlight | RobustMerge: 多模态大模型高效微调模型合并的全新范式
中科院、中山大学、北大团队针对高效微调模型合并难题，提出「方向鲁棒性」概念，揭示 PEFT 模块合并失败主因，给出 RobustMerge 解决方案，提升性能，成果开源。
NVIDIA 李柏依：机器人只会「看」还不够，它还得学会「听」| ECCV 2026
本文整理了NVIDIA Research科学家李柏依在ECCV 2026 Workshop的分享，针对机器人训练数据采集壁垒高的问题，介绍了两项解决多模态感知与灵巧操作数据难题的前沿研究。
成本仅0.3美元，耗时26分钟！CudaForge：颠覆性低成本CUDA优化框架
CUDA代码性能对模型训练与推理重要，但手动优化门槛高。明尼苏达大学团队提出CudaForge，是低成本多智能体CUDA Kernel生成与优化工作流，实验效果好，成本低且具通用性。
ICLR 2026 Oral｜多模态知识图谱对齐难：破解噪声关联至为关键
在数据多元化时代，多模态知识图谱能为下游应用提供数据支撑，实体对齐是构建知识图谱的核心技术。但大规模知识图谱关联与融合面临噪声和潜隐关联挑战。四川大学团队提出 RULE 方法，缓解了这些影响，论文被 ICLR 2026 接收为 Oral。
EmbodiChain开源，用100%生成式数据自动训练具身智能模型
跨维智能开源EmbodiChain，它是通往GS - World的基石，重构具身智能学习范式。其以100%生成式仿真数据训练机器人，突破数据瓶颈，还对比了不同路线，测试显示其模型效果佳。
Grab 订阅平台从 SQS 和 Redis 切换到 Temporal
Grab基于Temporal构建新的GrabUnlimited架构，增强用户体验，将订阅平台生产事件减少80%。原架构用SQS和Redis，随订阅者增多问题频出，新架构利用Temporal特性解决诸多难题。
SMO | 西工大宁晨伽、张伟伟等：基于共享并行神经网络架构的多精度气动融合方法
高可靠性气动数据降本增效是关键命题。本研究总结主流多精度建模方法，提出基于共享并行架构的融合策略，区分公共与私有特征，提升融合框架表征能力，还通过算例验证方法有效性。