NVIDIA（英伟达）

FAR-LIO: Enabling High-Speed Autonomy through Fast, Accurate, and Robust LiDAR-Inertial Odometry

FAR-LIO：通过快速、准确和鲁棒的LiDAR-惯性里程计实现高速自主

Maximilian Leitenstern, Marcel Weinmann, Patrick Haft, Tobias Lasser, Dominik Kulmer, Markus Lienkamp

机构 * NVIDIA Corp., USA（美国英伟达公司） 纠错

AI总结 提出FAR-LIO，一种基于CUDA加速的LiDAR-惯性里程计框架，通过新颖的体素哈希映射和稀疏感知GICP算法实现低延迟和高精度，在高速赛车场景中位置误差降低6.9%，运行时间减少38.4%。

Comments 8 pages, accepted for publication at IROS2026 (IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems 2026)

SpeechEQ: Benchmarking Emotional Intelligence Quotient in Socially Aware Voice Conversational Models

SpeechEQ: 社交感知语音对话模型的情商基准测试

Liang-Yuan Wu, Zih-Ching Chen, Tongshuang Wu, Chao-Han Huck Yang, Hua Shen

机构 * New York University（纽约大学） ； NVIDIA（英伟达） ； Carnegie Mellon University（卡内基梅隆大学） ； NYU Shanghai（上海纽约大学） 纠错

AI总结 提出SpeechEQ框架，基于EQ-i 2.0理论构建2265个对话数据集，通过口语情商(SEQ)评分评估语音语言模型在主动多轮对话中的副语言社交线索推理能力，揭示端到端模型存在模态捷径、安全陷阱和上下文遗忘等瓶颈。

Causal-rCM: A Unified Teacher-Forcing and Self-Forcing Open Recipe for Autoregressive Diffusion Distillation in Streaming Video Generation and Interactive World Models

Causal-rCM：一种用于流式视频生成和交互式世界模型中自回归扩散蒸馏的统一教师强制与自我强制开放配方

Kaiwen Zheng, Guande He, Min Zhao, Jintao Zhang, Huayu Chen, Jianfei Chen, Chen-Hsuan Lin, Ming-Yu Liu, Jun Zhu, Qianli Ma

机构 * Tsinghua University（清华大学） ； UT Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 提出Causal-rCM框架，将扩散蒸馏扩展到自回归视频扩散，通过教师强制（前向散度）与自我强制（反向散度）互补，实现流式视频生成和交互式世界模型，在帧级和块级设置中达到最先进性能。

Comments Technical Report

Learning with a Single Rollout via Monte Carlo Pass@k Critic

通过蒙特卡洛 Pass@k 评判器进行单次 rollout 学习

Fengdi Che, Yang Liu, Lei Yu, Meng Cao, Tong Che, Rupam Mahmood, Dale Schuurmans

机构 * University of Alberta（阿尔伯塔大学） ； BIGAI（北京通用人工智能研究院） ； University of Toronto（多伦多大学） ； McGill University, Mila（麦吉尔大学，米拉） ； Nvidia Research（英伟达研究院） ； Amii（阿尔伯塔机器智能研究所） ； CIFAR AI Chair（CIFAR人工智能教席） 纠错

AI总结 提出单次 rollout 近端策略优化（SR-PPO），利用每个提示的一次 rollout 训练 token 级信用评判器，通过 Pass@k 成功概率提供更选择性学习信号，避免重复采样并改善信用分配。

GRAFT: Graph-Based Affordance Transfer via Part Correspondence

GRAFT: 基于部件对应的图结构功能迁移

Mengying Lin, Utkarsh Mishra, Ajay Mandlekar, Danfei Xu

机构 * Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 提出GRAFT框架，利用部件级图表示和几何感知对应，通过单次演示实现零样本操作迁移，解决泛化到未见物体的挑战。

Journal ref In Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) Findings, 2026, pp. 8746-8755

Power-Flexible AI Data Centers: A New Paradigm for Grid-Responsive Compute

灵活功率的AI数据中心：一种电网响应式计算的新范式

Chris Williams, Philip Colangelo, Ayse Coskun, Ethan Levine, Andy Neale, Ciaran Roberts, Shayan Sengupta, Nikhil Shirolkar, Varun Sivaram, Sarah Soares, Ethan Tiao, Scott Underwood, Daniel Wilson, Frank Sharp, Luke Wainwright, Harry Petty, Scott Wallace, Brandon Records

机构 * Emerald AI ； Electric Power Research Institute (EPRI)（电力研究研究院） ； National Grid（国家电网） ； NVIDIA ； Oracle 纠错

AI总结 本文提出将GPU集群作为电网交互式资产，通过软件编排实现负载快速削减、持续降载和碳感知运行，同时保持优先级任务服务水平，并实现跨地理集群的性能感知负载迁移。

Comments 14 pages, 7 figures, 1 table

Sol Video Inference Engine: Agent-Native Full-Stack Acceleration Framework for Efficient Video Generation

Sol视频推理引擎：面向高效视频生成的智能原生全栈加速框架

Yitong Li, Junsong Chen, Haopeng Li, Haozhe Liu, Jincheng Yu, Ligeng Zhu, Ping Luo, Song Han, Enze Xie

机构 * NVIDIA Research, Efficient AI Team & Singapore Lab（英伟达研究院高效AI团队及新加坡实验室） ； NVIDIA SANA Team（英伟达SANA团队） ； Codex ； GPT-Image2 纠错

AI总结 提出Sol视频推理引擎，通过智能体驱动的缓存、稀疏注意力、令牌剪枝、量化和内核融合五种技术组合，针对具体模型、硬件和配置自动优化，实现视频扩散模型2倍以上加速且保持质量。