斯坦福与UCSD团队获机器人黑客松冠军

AGI House 公布机器人黑客松获奖结果，来自斯坦福和 UCSD 的 Bryce Hackel、Ellia Cavanaugh、Darin Djapri 与 Kevin Hao 凭 Jetson 端侧方案夺冠。方案将全部计算置于 Jetson，机器人无需网络连接，实验台摄像头画面也完全不出设备，适合网络不稳定及数据需留本地的场景；NVIDIA 与 NVIDIA Robotics 提供支持。

AGI House 举办的 Google DeepMind Gemma 硬件黑客松中，参赛团队打造了实验室机器人助手，Gemma 模型完全运行于 NVIDIA Jetson，不依赖云端与网络连接。该方案可在网络不稳定的实验室和车间使用，实验台摄像头画面全程不离开本地设备，满足数据留场需求。

在 AGI House 举办的 Google DeepMind Gemma 硬件黑客松上，团队展示了完全本地运行的机器人实验助手，Gemma 4 运行于 NVIDIA Jetson，无需云端或联网。该方案结合小模型与端侧硬件，探索机器人场景的离线运行路径，并确保数据不出设备。