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Laboratorio · NVIDIA
lab NVIDIA Research · hace 13 d · 8 vistas

NVIDIA presenta Spatial-IQ, un marco de diagnóstico jerárquico para el razonamiento espacial en modelos multimodales

Investigadores de NVIDIA han presentado Spatial-IQ, un marco de diagnóstico diseñado para descomponer la inteligencia espacial de los grandes modelos de lenguaje multimodales (MLLMs). A diferencia de las evaluaciones existentes que tratan a los modelos como cajas negras, este enfoque descompone el conteo de objetos en estructuras 3D apiladas en nueve sub-tareas perceptivas y cognitivas alineadas con las etapas del desarrollo humano.
lab NVIDIA Research · hace 13 d · 8 vistas

Cuantización de código agrupado para compresión de imágenes basada en Gaussiana 2D

Los investigadores presentan Cluster-Guided Vector Quantization (CGVQ), un método diseñado para mejorar el rendimiento de tasa-distorsión en la compresión de imágenes basada en primitivas gaussianas. El enfoque particiona los parámetros de Gaussiana en grupos homogéneos antes de la cuantización, abordando la ineficiencia causada por almacenar grandes cantidades de parámetros de punto flotante por primitiva.
lab Hugging Face Blog · hace 20 d · 1 vista

NVIDIA lanza Cosmos 3 Edge, un modelo de 4B parámetros para control robótico en tiempo real en dispositivos edge

NVIDIA ha lanzado Cosmos 3 Edge, un modelo de mundo abierto de 4 mil millones de parámetros diseñado para ofrecer rendimiento a nivel de centro de datos en sistemas edge con memoria limitada. El modelo permite que los robots y agentes de visión por IA entiendan su entorno, razonen en tiempo real y generen acciones directamente en dispositivos como los módulos NVIDIA Jetson.
lab Hugging Face Blog · hace 24 d · 8 vistas

NVIDIA lanza los modelos de incrustación Nemotron 3 Embed que ocupan el #1 en RTEB

NVIDIA ha lanzado Nemotron 3 Embed, una colección de modelos de incrustación abiertos y comercialmente disponibles diseñados para mejorar la calidad de recuperación para RAG a escala de producción, recuperación agéntica, recuperación de código y memoria de agentes. La colección incluye un modelo de 8B que ocupa el #1 en general en el ranking de RTEB, junto con variantes eficientes de 1B optimizadas para su implementación.
media MarkTechPost · hace 2 d

NVIDIA lanza NOOA, un marco de trabajo Python orientado a objetos para construir agentes de IA

NVIDIA Labs ha liberado como código abierto NOOA (Agentes Orientados a Objetos de NVIDIA), un marco de trabajo Python agnóstico al modelo que consolida el desarrollo de agentes en una sola clase de Python. Este enfoque reemplaza flujos de trabajo fragmentados que involucran plantillas de prompts y grafos de flujo de trabajo, mapeando métodos a acciones, campos a estado, docstrings a prompts y anotaciones de tipo a contratos forzados.
media MarkTechPost · hace 5 d · 2 vistas

NVIDIA lanza Alpamayo 2 Super, un modelo VLA abierto de 34B para conducción autónoma

NVIDIA ha lanzado Alpamayo 2 Super, un modelo de visión-lenguaje-acción (VLA) de 34 mil millones de parámetros diseñado para robotaxis y conducción autónoma bajo la licencia OpenMDW-1.1. El modelo aborda eventos de cola larga combinando una base Cosmos 3 Super Reasoner de 32B con un decodificador de acciones basado en difusión de 2.3B para generar trayectorias, explicaciones causales y meta-acciones a partir de video multicámara.
media Together AI Blog · hace 11 d · 2 vistas

ThunderAgent logra una inferencia agente 2 veces más rápida mediante programación a nivel de programa

ThunderAgent es un sistema que introduce una abstracción de programa para la programación de solicitudes LLM agentes con el fin de abordar el thrashing del caché KV en la generación de datos sintéticos de alta concurrencia. Al tratar los flujos de trabajo de agentes como programas programables en lugar de solicitudes independientes, mejora significativamente el rendimiento y reduce la latencia.
media r/LocalLLaMA · hace 13 d · 1 vista

Jensen Huang cita un modelo de peso abierto en el incidente de Hugging Face para lanzar la Alianza de IA Segura Abierta

El CEO de NVIDIA, Jensen Huang, declaró que un modelo de frontera de peso abierto ayudó a contener una intrusión de seguridad durante el reciente incidente de Hugging Face, mientras que los sistemas de IA cerrados bloquearon el análisis forense esencial. Citó este evento como la motivación principal para establecer la Alianza de IA Segura Abierta.
lab Hugging Face Blog · hace 14 d · 19 vistas

NVIDIA presenta Cosmos-H-Dreams, un simulador generativo en tiempo real para robótica quirúrgica

NVIDIA ha presentado Cosmos-H-Dreams, un simulador generativo en tiempo real y condicionado por acciones para robótica quirúrgica que destila las capacidades de su Cosmos-H-Surgical-Simulator en un modelo estudiante causal. Servido a través de la biblioteca FlashDreams de NVIDIA para inferencia acelerada con streaming, el sistema permite el control interactivo por una persona o una política aprendida en un bucle cerrado.
arxiv arXiv cs.AI · hace 18 d · 4 vistas

SLAI T-Rex permite el entrenamiento posterior de todos los parámetros de DeepSeek-V4 en Ascend SuperPOD

SLAI presenta T-Rex, un marco de optimización de extremo a extremo para el entrenamiento posterior de todos los parámetros de modelos MoE a escala de billones de parámetros en Ascend NPU SuperPOD. Utilizando la familia de modelos DeepSeek-V4 como carga de trabajo objetivo, el sistema aborda la presión de memoria y la sobrecarga de comunicación mediante paralelismo jerárquico y optimizaciones de ejecución de kernels.
arxiv arXiv cs.CL · hace 18 d · 1 vista

SLAI T-Rex permite el postentrenamiento de parámetros completos de DeepSeek-V4 en Ascend SuperPOD

SLAI presenta T-Rex, un marco de optimización de extremo a extremo para el postentrenamiento de parámetros completos de modelos MoE a escala de billones de parámetros en Ascend NPU SuperPOD. Utilizando la familia de modelos DeepSeek-V4 como carga de trabajo objetivo, el sistema aborda la presión de memoria y la sobrecarga de comunicación mediante paralelismo jerárquico y optimizaciones de ejecución de kernels.