用NVIDIA NemoClaw在可控技术栈上构建专用智能体
NVIDIA 推出 NemoClaw 开源蓝图集,支持开发者在 OpenClaw、Hermes Agent 及 LangChain Deep Agents 三种主流框架上构建专用 AI 智能体,集成 Nemotron 模...
NVIDIA 推出 NemoClaw 开源蓝图集,支持开发者在 OpenClaw、Hermes Agent 及 LangChain Deep Agents 三种主流框架上构建专用 AI 智能体,集成 Nemotron 模...
英伟达发布开源语音转录模型Nemotron 3.5 Transcribe,支持40种语言转录、31种语言互译,参数量达300亿,可在单芯片上运行,能识别最多8位说话者并处理长达一小时的录音,但仅支持录制音频,不支持实时流...
NVIDIA 联合法国 AI 初创公司 Pleias 及比利时 KU Leuven 大学,推出 Nemotron-Personas-France 和 Nemotron-Personas-Belgium 数据集,基于人口普...
英伟达推出Nemotron 3.5系列新模型,包括120B视觉语言模型Super VL及两款Bolt端侧模型。其中Bolt 74B通过两比特量化将内存占用压缩至24GB,可在笔记本电脑运行,支持llama.cpp、Oll...
Nvidia推出Nemotron 3.5 Super VL(1200亿参数企业级智能体模型)及两款Bolt轻量模型,后者可在搭载RTX Spark芯片的AI PC和DGX Spark工作站上本地运行,无需将任务发送至云端...
NVIDIA发布120亿参数开放模型Nemotron 3.5 Super VL,速度比同类最优模型快5倍,支持企业自定义部署。同步推出面向边缘设备的Bolt 74B-A9B和Bolt E4B,覆盖从数据中心到桌面端的完整...
英伟达推出Nemotron 3.5 Super VL(1200亿参数)、Bolt 74B和Bolt E4B三款新模型,覆盖企业服务器至边缘设备的全场景AI智能体部署,Super VL推理速度较同级模型快近5倍,Bolt ...
NVIDIA在Megatron Core中实现了位精确确定性预训练,支持故障复现、断点续训和变更验证。以万亿参数Nemotron模型为例,通过内核与配方优化,在2432块GPU上将确定性训练的性能开销降低至约2%。
本文系统介绍了AI Agent评估体系的演进,阐述了步骤级与端到端两种评分机制的区别,并以SWE-bench和NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning为例,说明工具调用已成为现代基准测试的核心基础,建议...
英伟达与Palantir合作,基于Foundry平台和cuOpt优化引擎,训练开源Nemotron 3.5 Lightning模型学习专家决策经验,将供应链物料分配准确率提升至86.7%,显著优于更大参数的通用模型。
本文介绍如何在NVIDIA Jetson边缘设备上部署Nemotron 3.5 Lightning、Qwen3.8-27B等新一代紧凑型推理模型。通过NVFP4量化与推测解码等技术优化推理性能,可实现无需数据中心支持的本...
NVIDIA与CrowdStrike在隔离环境中评估了一套攻防一体的智能体系统。防御侧采用专为网络安全定制的Nemotron模型,结合CrowdStrike SafeMind平台,通过连续攻防循环自动生成并验证检测规则。...
随着智能体和长上下文工作负载的普及,注意力机制已成为推理时延的主要瓶颈。本文从分组大小(G)、头维度(Hsz)和序列长度三个维度,系统分析了密集注意力在预填充和解码阶段的性能特征,并结合GPU并行化策略,提炼出四条协同设...
NVIDIA Nemotron开放模型系列专为企业定制化需求而设计,能够提供完整的模型控制权与透明度。与封闭模型不同,开放模型允许企业针对自身业务场景进行微调、评估与优化,无需将专有数据传输至第三方。目前,Abridge...