利用的英文

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Retrieval-Augmented Generation (RAG 系统可以通过从知识库中过滤关键信息来优化 LLM 任务的内存占用及推理性能。归功于文本解析、索引和检索等成熟工具的应用，为文本内容构建 RAG 流水线...

随着 DeepSeek、 GPT 和 Llama 等大语言模型（LLMs）不断推动人工智能的边界，它们在高效部署方面也带来了重大挑战。这些模型在生成类似人类的文本方面具有革命性，但每生成一个 token 都需要耗费巨大的计算...

多部件装配在制造、汽车、航空航天、电子、医疗设备等绝大多数行业中都扮演着关键角色。虽然应用广泛，但是机器人装配仍是一项极具挑战性的任务。这类任务涉及复杂的交互，机器人必须通过持续的物理接触来操控物体，对精度和准确性有极高要求...

机器人领域的一大核心挑战在于如何让机器人掌握新任务，而无需针对每个新任务和环境耗费大量精力收集和标注数据集。NVIDIA 的最新研究方案通过生成式 AI、世界基础模型（如 NVIDIA Cosmos）以及数据生成蓝图（如 I...

机器人在智能制造设施、商业厨房、医院、仓库物流和农业领域等不同环境中的应用正在迅速扩展。该行业正在向智能自动化转变，这需要增强的机器人功能来执行感知、地图构建、导航、负载处理、物体抓取和复杂的装配任务等功能。 AI 在...