NVIDIA（英伟达）

Cosmos-H-Surgical: Learning Surgical Robot Policies from Videos via World Modeling

Cosmos-H-Surgical: 通过世界建模学习手术机器人策略

Yufan He, Pengfei Guo, Mengya Xu, Zhaoshuo Li, Andriy Myronenko, Dillan Imans, Bingjie Liu, Dongren Yang, Mingxue Gu, Yongnan Ji, Yueming Jin, Ren Zhao, Baiyong Shen, Daguang Xu

机构 * NVIDIA ； The Chinese University of Hong Kong（香港中文大学） ； Sung Kyun Kwan University（全州大学） ； Wenzhou Medical University（温州医学院） ； National University of Singapore（新加坡国立大学） ； Ruijin Hospital（瑞金医院） 纠错

AI总结 本文提出通过世界建模学习手术机器人策略，利用合成数据和逆动力学模型提升自主手术能力。

Locality-aware Parallel Decoding for Efficient Autoregressive Image Generation

具有局部性的并行解码以提高自回归图像生成的效率

Zhuoyang Zhang, Luke J. Huang, Chengyue Wu, Shang Yang, Kelly Peng, Yao Lu, Song Han

机构 * MIT（麻省理工学院） ； NVIDIA（英伟达） ； First Intelligence（第一智能） 纠错

AI总结 本文提出LPD方法，通过灵活的并行自回归建模和局部意识生成顺序，显著提升自回归图像生成的效率和质量。

Comments ICLR 2026 Oral. The first two authors contributed equally to this work

Open-World Task and Motion Planning via Vision-Language Model Generated Constraints

开放世界任务与运动规划 via 视觉-语言模型生成的约束

Nishanth Kumar, William Shen, Fabio Ramos, Dieter Fox, Tomás Lozano-Pérez, Leslie Pack Kaelbling, Caelan Reed Garrett

机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； MIT CSAIL 纠错

AI总结 本文提出OWL-TAMP方法，通过整合视觉-语言模型生成的约束，提升开放世界任务与运动规划的性能，实现对自然语言目标的处理能力。

Comments A version of this paper appears in IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) Volume 11, Issue 3