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Retrieval-Augmented Generation (RAG) 系统可以通过从知识库中过滤关键信息来优化 LLM 任务的内存占用及推理性能。归功于文本解析、索引和检索等成熟工具的应用,为文本内容构建 RAG 流水线已经相对成熟。然而为视频内容构建 RAG 流水线则困难得多。由于视频结合了图像,音频和文本元素,因此需要更多和更复杂的数据处理能力。本文将介绍如何利用 OpenVINO 和 LlamaIndex 工具构建应用于视频理解任务的RAG流水线。
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2025-08-28
多部件装配在制造、汽车、航空航天、电子、医疗设备等绝大多数行业中都扮演着关键角色。虽然应用广泛,但是机器人装配仍是一项极具挑战性的任务。这类任务涉及复杂的交互,机器人必须通过持续的物理接触来操控物体,对精度和准确性有极高要求。当前的机器人装配系统长期受限于固定自动化模式。这些系统往往为特定任务量身打造,需要大量人工工程来完成设计与部署,因而限制了其适应性和可扩展性。
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2025-08-28
多部件装配在制造、汽车、航空航天、电子、医疗设备等绝大多数行业中都扮演着关键角色。虽然应用广泛,但是机器人装配仍是一项极具挑战性的任务。这类任务涉及复杂的交互,机器人必须通过持续的物理接触来操控物体,对精度和准确性有极高要求。当前的机器人装配系统长期受限于固定自动化模式。这些系统往往为特定任务量身打造,需要大量人工工程来完成设计与部署,因而限制了其适应性和可扩展性。
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2025-08-28
机器人领域的一大核心挑战在于如何让机器人掌握新任务,而无需针对每个新任务和环境耗费大量精力收集和标注数据集。NVIDIA 的最新研究方案通过生成式 AI、世界基础模型(如 NVIDIA Cosmos)以及数据生成蓝图(如 Isaac GR00T-Mimic 与 GR00T-Dreams)来克服这一挑战。
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2025-08-28