رستاخیز انویدیا: غلبه بر ترس دیپ‌سیک
انویدیا پس از ترس از دیپ‌سیک، با سرمایه‌گذاری‌های کلان در هوش مصنوعی به جایگاه خود بازگشت. اوراکل و سایرین تقاضا را افزایش دادند و آینده‌ای روشن را رقم زدند.
Tag: Nvidia
NVIDIA Blackwell: مرزهای جدید استنتاج LLM
NVIDIA با معماری Blackwell خود، سرعت و کارایی بی‌سابقه‌ای را برای استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) ارائه می‌دهد.
انتقاد مدیرعامل Nvidia از محدودیت‌های صادراتی تراشه به چین
مدیر عامل Nvidia، جنسن هوانگ، نگرانی‌های شدیدی را در مورد اثربخشی محدودیت‌های دولت ایالات متحده در صادرات تراشه‌های پیشرفته هوش مصنوعی به چین ابراز کرده است.
همکاری دل و NVIDIA برای انقلاب هوش مصنوعی سازمانی
دل و NVIDIA با هم متحد شده‌اند تا با ارائه طیف جدیدی از سرورها و خدمات مدیریت‌شده، هوش مصنوعی سازمانی را متحول کنند و نوآوری را در صنایع مختلف تسریع بخشند.
NVIDIA و Microsoft: پیشرانی نوآوری هوش مصنوعی عاملی
NVIDIA و Microsoft تلاش‌های مشترک خود را برای پیشبرد برنامه‌های هوش مصنوعی عاملی در cloud و PC افزایش می‌دهند.
ورود VAST Data به عرصه‌ی Nvidia AI-Q
VAST Data با ادغام AI-Q Nvidia، به دنیای نمایندگان هوش مصنوعی وارد می‌شود تا مشتریان را در توسعه و استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی پیچیده توانمند سازد. این راهکار، ذخیره‌سازی با عملکرد بالا و دسترسی یکپارچه به داده را فراهم می‌کند.
Llama Nemotron Ultra و Parakeet انویدیا
مصاحبه اختصاصی با جویی کانوی از انویدیا درباره Llama Nemotron Ultra و Parakeet، جدیدترین مدل‌های متن‌باز زبان بزرگ (LLM) و تشخیص گفتار خودکار (ASR).
انقلاب در استفاده از ابزار LLM: رویکرد یادگیری تقویتی Nemotron-Tool-N1
Nemotron-Tool-N1 راهکاری نوآورانه برای استفاده از ابزار توسط LLM ها با یادگیری تقویتی است. این روش بر محدودیت های روش های سنتی با مجموعه داده های مصنوعی غلبه می کند و به مدل ها اجازه می دهد استراتژی های استدلال خود را توسعه دهند.
عوامل هوش مصنوعی استدلالی: دگرگونی تصمیم‌گیری
عوامل هوش مصنوعی استدلالی، با تفکر انتقادی، مسائل پیچیده را حل و تصمیمات آگاهانه می‌گیرند و صنایع را دگرگون می‌نمایند.
مدل‌های Llama Nemotron Nvidia: بهینه‌سازی منابع
مدل‌های Llama Nemotron Nvidia نشان‌دهنده تغییری اساسی در بهینه‌سازی منابع محاسباتی در هوش مصنوعی هستند. این مقاله به بررسی نقش دسترسی به GPU، همکاری تیمی، و رهبری در تسریع توسعه این مدل‌ها می‌پردازد و پیامدهای اقتصادی و اخلاقی آن را بررسی می‌کند.