NVIDIA（英伟达）

VGG-T$^3$: Offline Feed-Forward 3D Reconstruction at Scale

VGG-T³：大规模离线前馈3D重建

Sven Elflein, Ruilong Li, Sérgio Agostinho, Zan Gojcic, Laura Leal-Taixé, Qunjie Zhou, Aljosa Osep

机构 * NVIDIA ； Vector Institute（向量研究所） ； University of Toronto（多伦多大学） 纠错

AI总结 VGG-T³通过测试时训练将变长键值空间蒸馏为固定大小的MLP，实现大规模离线前馈3D重建，速度比基线方法快11.6倍，并在重建精度和视觉定位能力上表现优异。

Comments CVPR 2026, Project page: https://research.nvidia.com/labs/dvl/projects/vgg-ttt

SPARR: Simulation-based Policies with Asymmetric Real-world Residuals for Assembly

SPARR: 基于模拟的策略与不对称现实残差的装配

Yijie Guo, Iretiayo Akinola, Lars Johannsmeier, Hugo Hadfield, Abhishek Gupta, Yashraj Narang

机构 * Nvidia ； University of Washington（华盛顿大学） 纠错

AI总结 SPARR通过结合模拟训练的基础策略和现实残差策略，有效解决现实世界装配任务中的性能下降问题，提升成功率并减少循环时间。

GetBatch: Distributed Multi-Object Retrieval for ML Data Loading

GetBatch: 分布式多对象检索用于机器学习数据加载

Alex Aizman, Abhishek Gaikwad, Piotr Żelasko

机构 * NVIDIA, Santa Clara, USA（NVIDIA公司） 纠错

AI总结 GetBatch通过批量检索优化机器学习数据加载，提升吞吐量并降低延迟

Comments 11 pages, 3 figures, 2 tables. Preprint