英伟达研究团队近日在机器人控制领域取得重大突破。他们开发的神经网络系统HOVER，以极其精简的参数量实现了对人形机器人的高效控制，其性能甚至超越了专门设计的控制系统。这个仅需150万参数的HOVER系统，能够处理复杂的机器人动作控制。相比之下，常见的大语言模型往往需要数千亿参数。这一惊人的参数效率彰显了系统设计的精妙。HOVER的训练在英伟达的Isaac模拟环境中进行，该环境能将机器人动作加速1万倍。英伟达研究员Jim Fan透露，这意味着在虚拟空间中一年的训练量，仅需要

的研究团队宣布了一项令人兴奋的进展，他们开发了一种名为 HOVER（人形多功能控制器）的新型神经网络。这个神经网络拥有150万参数，专门用于协调人形机器人的运动和操作。NVIDIA 的高级研究经理 Jim Fan 表示:“并不是所有基础模型都需要庞大。我们训练的这个1.5M 参数的神经网络，旨在控制人形机器人的身体。” 他进一步解释，HOVER 能够捕捉到人类运动中的潜意识过程，这样一来，机器人就可以在没有繁琐编程的情况下执行复杂任务。他提到，“人类在行走、保持平衡，以及灵活操控