Ai2 发布 ToyBlocks 仿真框架,用于机器人学习的可控实验与评测
Ai2 发布 ToyBlocks,一个围绕机械臂与桌面方块搭建的开放仿真框架,属于其 FoundationWorlds 系列的第一个环境,可自动生成任务与演示数据,并提供成功率之外的执行速度、施力等评测指标。
入选理由Ai2 把机器人学习的数据生成、训练与评测收进一个可控仿真世界,并公开代码与数据,研究者可据此设计可复现的泛化实验。
按时间排列的全部内容。默认只显示通过双重评分的入选条目;切换到“全部收录”可以检索所有抓到的资料。
13 条入选报道,更新于 23:09
Ai2 发布 ToyBlocks,一个围绕机械臂与桌面方块搭建的开放仿真框架,属于其 FoundationWorlds 系列的第一个环境,可自动生成任务与演示数据,并提供成功率之外的执行速度、施力等评测指标。
入选理由Ai2 把机器人学习的数据生成、训练与评测收进一个可控仿真世界,并公开代码与数据,研究者可据此设计可复现的泛化实验。
NVIDIA 在 Cosmos 世界模型开发平台上为 Cosmos 3 系列新增四个开放权重检查点,均基于 Cosmos 3 Nano 后训练、含 16B 可训练参数,采用 OpenMDW1.1 许可,允许商用与非商用。
入选理由四个开放权重检查点分别对应驾驶数据生成、流式仿真和双臂机器人动作预测,研究者可据此判断能否用于自己的仿真与策略学习流程。
NVIDIA 扩展覆盖语言、机器人、生物与量子计算的开放模型组合,其中 BioNeMo RFD4-Proteina 是与华盛顿大学蛋白质设计研究所 Baker Lab 合作的开放蛋白质设计模型,可生成蛋白质序列与三维结构,在超过 10 项蛋白质设计任务上表现领先,在 200 个氨基酸蛋白质的基准中生成设计的速度约为 RFdiffusion3 的 13 倍。
入选理由蛋白质设计模型 BioNeMo RFD4-Proteina 与量子校准模型 Ising 的开放范围,关系到生命科学与量子计算研究者能否直接接入现有流程。
NVIDIA 与 UW Medicine 蛋白设计研究所(Institute for Protein Design)在 GTC Berlin 发布开放模型 RFD4-Proteina,把可编程蛋白设计与搜索能力结合,可按分子输入、约束和打分目标生成并优化设计。
入选理由蛋白质设计模型与放疗规划两条线同时落地,研究者可据此判断开放模型能接入哪些现有科研与临床工作流。
华盛顿大学、牛津大学、英伟达等机构组成的国际联合研究团队在《科学》发表 RFdiffusion3 的详细设计方案,该系统可按单个原子建模设计蛋白质与核酸,团队已于 2025 年 12 月 3 日开源。
入选理由论文给出原子级蛋白质设计在酶活性位点上的实测结果,研究者可据此判断该设计流程能否用于自己的酶工程。
NVIDIA 宣布一项五年期、价值 2.5 亿美元的算力捐赠,每年提供 5000 万美元算力,用于支持英国智能体安全与安全研究。大部分算力将面向英国更广泛的 AI 安全研究群体,一部分用于与牛津大学主导的 BOLD、UCL 主导的 SOFAIR 以及帝国理工学院在智能体基础模型与机器人安全方面的合作。
入选理由英方研究者可据此了解未来五年可申请的智能体安全算力资源及三家参与机构的合作方向。
NVIDIA 联合 IIT Madras 的 AI4Bharat 实验室发布 Nemotron-pretraining-Indic-v1,覆盖 22 种印度语言、约 2.8 万亿 token,并公开用于生成该语料的 GPU 加速数据生成流程。
入选理由NVIDIA 与 IIT Madras 公开 2.8 万亿 token 的印度语言预训练语料及生成流程,研究者可据此评估多语言模型的训练数据来源。
在都柏林 AI in Science Summit 上,欧盟委员会启动 AI in Science Enablers Initiative,这是与 RAISE(Resource for AI Science in Europe)相连的共享框架,NVIDIA 宣布加入并提供加速工具、算力云资源、培训与技术支持、合作试点及初创生态支持。
入选理由欧盟 RAISE 框架下 NVIDIA 开放模型、课程与算力通道,欧洲小型实验室和初创可据此判断能拿到哪些资源。
NVIDIA 发布 CUDA-X 新库 cuPotential,开发者可用它构建模拟原子与分子相互作用的 AI 智能体,早期访问测试中在已针对 GPU 优化的流程上再提速 2-3 倍。
入选理由cuPotential 面向原子与分子相互作用模拟,早期测试在已 GPU 优化流程上再提速 2-3 倍,材料与半导体研究者可据此评估现有模拟流程的改造空间。
vLLM 团队发布 train-inference-consistency 技能与配套代码,让训练前向直接调用 vLLM 推理内核并改造高性能内核,使 rollout 与训练对每个采样 token 的 logprob 逐位相同(diff = 0)。
入选理由vLLM 团队公开了让训练与推理逐位一致的算子级配方和智能体技能,可迁移到新模型与低精度部署。
Biohub 与美国能源部(DOE)、美国国立卫生研究院(NIH)及新资助伙伴宣布扩展 Virtual Biology Initiative,合计投入 18 亿美元的资金、数据、算力和新测量技术,用于生成可训练预测性生物 AI 模型的开放数据资源。
入选理由这项近 20 亿美元的跨机构投入把开放生物数据的生成与标准化列为重点,研究者可据此判断未来可用的细胞数据资源从何而来。
Lila Sciences 介绍其 AI Science Factories 自动化实验室平台,通过 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 提供的领域模型、NIM 微服务和生命科学配方,让智能体完成结构预测与从头设计,并用 NVIDIA Nemotron 3 等推理模型做后训练。
入选理由Lila Sciences 与 NVIDIA 合作把 BioNeMo 智能体工具包接入自动化实验室,研究者可了解智能体闭环做实验的现有做法。
Edison Scientific 宣布与 NVIDIA 合作,将 NVIDIA NeMo 和 Nemotron 技术栈用于其 AI 科学家 Kosmos 的训练与开发。
入选理由Edison Scientific 与 NVIDIA 的合作细节和 BBH 基准,可供开发科研智能体的团队参考其训练与评测路径。