@drfeifei: 我对这项用于机器人学习的测试时训练工作感到非常兴奋！这是与@StanfordS…的精彩合作

X AI KOLs Following 2026/07/15 20:55 论文

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摘要

李飞飞强调了一种新的用于机器人学习的测试时训练方法，该方法由Stanford SVL和NVIDIA Robotics合作开发，可将机器人模型上下文扩展到8000个时间步长，且推理成本恒定。

我对这项用于机器人学习的测试时训练工作感到非常兴奋！这是@StanfordSVL和@NVIDIARobotics的精彩合作！

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缓存时间: 2026/07/16 10:12

我对这项用于机器人学习的测试时训练工作感到非常兴奋！这是@StanfordSVL 和 @NVIDIARobotics 之间一次出色的合作！

Jim Fan (@DrJimFan): 我们将一个机器人模型的原生上下文扩展到了 8,000 个时间步，相当于 5 分钟的记忆肌肉，同时推理成本保持不变。以往的机器人策略通常只能感知几帧（< 0.1 秒）的信息，瞬间遗忘刚刚发生的事。而现在，我们将这一能力提升了 3 个数量级。

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