关于 GPU 的报道
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基于实时动力学的扭矩采样 MPPI，用于合规且力感知的操纵
Real-Time Dynamics-Based Torque-Sampling MPPI for Compliant and Force Aware Manipulation
AI 洞察这项研究通过 MPPI 在实时 MPC 中直接求解刚体动力学，意味着机器人操纵控制正从「运动学近似＋轨迹跟踪」向「动力学感知＋力位协同」演进。其核心增量不在于 MPPI 本身，而在于用 GPU 并行采样绕开了传统非线性优化的实时瓶颈，使合规力控具备了可落地的计算路径。核心结论机器人控制正从简化模型实时优化转向基于 GPU 并行采样的非线性动力学实时求解。为什么重要非结构化环境下的人机物理互动依赖精确的力与柔顺控制，传统 MPC 难以实时处理非线性刚体动力学。该方法若验证成功，可能降低合规操控的计算门槛，推动具身智能在工业与服务场景中的落地。影响谁- 研究人员该框架为非线性 MPC 提供可并行化的实时求解思路，可能成为机器人操控研究的新基线。
- Robotic Manipulator Manufacturers若验证成功，可能影响新一代机器人控制器的计算架构选型，如引入 GPU 加速。
- GPU Vendors扭矩采样并行化强化 GPU 在机器人实时控制硬件中的价值与需求。
后续看点观察重点：是否公开真实机器人实验数据与开源代码，以及相比传统 MPC 和阻抗控制的力跟踪误差、实时性和鲁棒性指标。重要度 60/100FreeToken：一款边缘原生MoE服务引擎，可在一台单GPU工作站上运行753B GLM-5.2
Meet FreeToken: An Edge-Native MoE Serving Engine that Runs 753B GLM-5.2 on a Single Workstation GPU