NVIDIA（英伟达）

CLIFT: Turning Gemini Robotics On-Device into Humanoid Specialists via Non-Invasive Closed-Loop Iterative Fine-Tuning

CLIFT：通过非侵入式闭环迭代微调将Gemini机器人端侧模型转化为人形机器人专家

Yuxin Chen, Hari Srikanth, Nathan Jew, Menglin Wu, Pengcheng Wang, Junli Ren, Masayoshi Tomizuka, Peng Xu, Jinyu Xie, Thomas Tian

机构 * University of California, Berkeley（加州大学伯克利分校） ； Google DeepMind（谷歌DeepMind） ； NVIDIA Research（英伟达研究院） 纠错

AI总结 本研究针对闭源机器人模型的托管式SFT API范式，提出CLIFT方法，在不访问模型内部机制的情况下，将Gemini机器人端侧模型经两次飞轮循环提升至接近完美的敏捷接触任务成功率。

Tipping Point Forecasting in Non-Stationary Dynamics on Function Spaces

函数空间上非平稳动力学中的临界点预测

Miguel Liu-Schiaffini, Clare E. Singer, Nikola Kovachki, Sze Chai Leung, Hyunji Jane Bae, Kamyar Azizzadenesheli, Anima Anandkumar

机构 * Caltech（加州理工学院） ； CU Boulder（科罗拉多大学博尔得分校） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 本文提出了一种基于递归神经算子的框架，用于在函数空间上预测非平稳动力学中的临界点，通过监测物理约束的偏离来实现预测并评估不确定性。

A Novel XAI-Enhanced Quantum Adversarial Networks for Velocity Dispersion Modeling in MaNGA Galaxies

一种用于MaNGA星系速度弥散建模的新型可解释人工智能（XAI）增强量子对抗网络

Sathwik Narkedimilli, N V Saran Kumar, Aswath Babu H, Manjunath K Vanahalli, Manish M, Aik Beng Ng, Vinija Jain, Aman Chadha

机构 * Oracle Financial Services Software Ltd.（Oracle金融服务软件有限公司） ； Indian Institute of Information Technology Dharwad（德瓦德信息学院） ； NVIDIA ； Google AI（谷歌人工智能） ； Apple AI（苹果人工智能） 纠错

AI总结 该研究针对量子机器学习精度、鲁棒性与可解释性难以平衡的问题，提出XAI增强的量子对抗网络，经实验验证其在MaNGA星系速度弥散建模中表现稳定，可推动量子机器学习应用发展。