NVIDIA（英伟达）

ADEPT: Accelerating Dexterity via Pre-Training and Post-Training using Reinforcement Learning

ADEPT：通过强化学习利用预训练和后训练提升灵巧性

Jayjun Lee, Jessica Yin, Asif Rana, Nicholas Blauch, Sam Mady, Mohak Bhardwaj, Nima Fazeli, Nathan Ratliff, Karl Van Wyk, Ankur Handa

机构 * NVIDIA Corporation（英伟达公司） ； University of Michigan（密歇根大学） 纠错

AI总结 该研究提出ADEPT强化学习框架，通过预训练和后训练实现高自由度机器人的可仿真到现实迁移的灵巧性，在两款机器人本体上完成长程任务，达到人类水平灵巧速度。

Comments Project page: https://adept-dexterity.github.io/

Score the Algebra, Not the Span: Dimension Reduction for Transfer Operator Models of Dynamical Systems

对代数而非张量化进行评分：动力系统转移算子模型的降维

Mark Kozdoba, Shie Mannor

机构 * Technion, IIT（以色列理工学院） ； NVIDIA（英伟达公司） 纠错

AI总结 该研究针对多弱相互作用组件的动力系统，提出对σ-代数而非张量化评分的降维方法，可避免线性掩码问题，用少量代数坐标恢复被遗漏组件，实现低样本预测。

FedCoRe: Target-Adaptive Completion for Missing Modalities in Healthcare Federated Learning

FedCoRe：医疗联邦学习中针对缺失模态的目标自适应补全方法

Holger R. Roth, Ziyue Xu, Peter Cnudde

机构 * NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 本研究针对医疗联邦学习中客户端存在缺失模态的问题，提出FedCoRe框架，通过学习表示或对数空间修正，在呼吸恶化任务中恢复了ECG和CXR缺失导致的部分性能损失。

Comments Accepted to the 7th Workshop on Distributed, Collaborative & Federated Learning, DeCaF 2026, MICCAI, Strasbourg, France

How Do VLMs Fail? Vision-Operation Misalignment in Compositional VQA

视觉语言模型如何失败？组合式视觉问答中的视觉-操作不对齐

Navya Gupta, Bingjie Xu, Avinash Anand, Timothy Liu, Zhengchen Zhang

机构 * Singapore Institute of Technology（新加坡科技学院） ； NVIDIA（英伟达） 纠错

AI总结 研究组合式视觉问答中视觉语言模型失败的机制，引入以操作为中心的框架分解失败模式，揭示四种失败模式及传播路径，表明不同失败类型需不同纠正策略，为提升模型可靠性提供基础。

Comments Accepted at ACM Multimedia 2026

Planning-aligned Token Compression for Long-Context Autonomous Driving

面向长上下文自动驾驶的规划对齐令牌压缩

Zhixuan Liang, Yuxiao Chen, Yurong You, Peter Karkus, Wenhao Ding, Boyi Li, Alexander Popov, Yan Wang, Maximilian Igl, Yiming Li, Danfei Xu, Nikolai Smolyanskiy, Boris Ivanovic, Ping Luo, Marco Pavone

机构 * NVIDIA Research（NVIDIA研究） ； School of Computing and Data Science, The University of Hong Kong（计算与数据科学学院，香港大学） 纠错

AI总结 提出COMPACT-VA框架，基于条件VQ-VAE将长上下文压缩为有界表示，通过规划对齐实现决策关键信息保留，在动态场景中成功率提升超6%，速度提升3.3倍。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) 2026. 8 pages

Effective Multi-sensor Conditioning for Street-view Novel-view Synthesis

面向街景新视角合成的有效多传感器条件控制

Zhengfei Kuang, Adam Sun, Liyuan Zhu, Tong Wu, Shengqu Cai, Jonathan Tremblay, Iro Armeni, Ehsan Adeli, Lior Yariv, Gordon Wetzstein

机构 * Stanford Univerity（斯坦福大学） ； NVIDIA 纠错

AI总结 提出StreetNVS视频扩散框架，通过参考增强相机注意力模块和相对射线级位置编码联合利用LiDAR、环视图像和相机位姿，实现稀疏LiDAR条件下的高质量街景新视角合成。