NVIDIA（英伟达）

World from Motion: Generative Dynamic Gaussian Reconstruction from Monocular Video

世界源于运动：从单目视频生成动态高斯重建

Liyuan Zhu, Shengyu Huang, Amrita Mazumdar, Tianye Li, Zan Gojcic, Gordon Wetzstein, Iro Armeni, Shalini De Mello, Alex Trevithick

机构 * Stanford University（斯坦福大学） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 提出World from Motion方法，利用视频模型从单目视频生成可自由渲染的动态3D高斯表示，通过像素对齐渲染校正伪影并填充缺失区域，实现4D重建新高度。

Comments Project page: https://research.nvidia.com/labs/amri/projects/world-from-motion/

ROSA: A Robotics Foundation Model Serving System for Robot Factories

ROSA: 面向机器人工厂的基础模型服务系统

Wenqi Jiang, Jason Clemons, Rowland O'Flaherty, Hugo Hadfield, Alperen Degirmenci, Shuran Song, Yashraj Narang, Christos Kozyrakis

机构 * NVIDIA Research（英伟达研究院） ； Stanford University（斯坦福大学） 纠错

AI总结 提出ROSA系统，通过共享GPU池服务、多模型流水线支持和工厂目标驱动调度，将机器人工厂的RFM推理性能提升12倍以上。

ASPIRE: Agentic /Skills Discovery for Robotics

ASPIRE: 面向机器人的智能体技能发现

Runyu Lu, Yubo Wu, Ethan Kou, Letian Fu, Wenli Xiao, Ajay Mandlekar, Yinzhen Xu, Guanya Shi, Ken Goldberg, Ang Chen, Mosharaf Chowdhury, Yuke Zhu, Linxi "Jim" Fan, Guanzhi Wang

机构 * NVIDIA（英伟达） ； UMich（密歇根大学） ； UIUC（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； UC Berkeley（加州大学伯克利分校） ； CMU（卡内基梅隆大学） 纠错

AI总结 提出ASPIRE系统，通过闭环执行、技能库积累和进化搜索，自主编写和优化机器人控制程序，在扰动、多机器人协作和长时域任务上显著超越现有方法，并实现零样本泛化与仿真到现实的技能迁移。

Comments 43 pages, 12 figures, 9 tables. Project page: https://research.nvidia.com/labs/gear/aspire/

Stateful Token Reduction for Long-Video Hybrid VLMs

面向长视频混合视觉语言模型的有状态令牌缩减

Jindong Jiang, Amala Sanjay Deshmukh, Kateryna Chumachenko, Karan Sapra, Zhiding Yu, Guilin Liu, Andrew Tao, Pavlo Molchanov, Jan Kautz, Wonmin Byeon

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 针对混合Mamba-Transformer视觉语言模型，提出有状态令牌缩减方法，利用Mamba层的状态保持特性实现压缩而非剪枝，在25%令牌预算下实现3.8-4.2倍预填充加速，同时保持基线精度。

FusionFactory: Fusing LLM Capabilities with Multi-LLM Log Data

FusionFactory: 融合多LLM日志数据中的大语言模型能力

Tao Feng, Haozhen Zhang, Zijie Lei, Pengrui Han, Mostofa Patwary, Mohammad Shoeybi, Bryan Catanzaro, Jiaxuan You

机构 * University of Illinois Urbana-Champaign（伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校） ； Nanyang Technological University（南洋理工大学） ； Meta Monetization AI（Meta 变现人工智能） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 提出FusionFactory框架，通过查询级、思维级和模型级融合策略，利用多LLM日志数据提升模型性能，在14个基准测试中均优于最佳单模型。

Journal ref TMLR 2026