NVIDIAのAVOモデルは、ARC-AGI-3ベンチマークで完璧なスコアを記録しました。指示、明示的なルール、または宣言された目標なしで、25の公開環境における全183レベルを成功裏に完了しました。
- NVIDIA AVOはARC-AGI-3で100%を獲得。
- モデルは25の公開環境における全183レベルを解決。
- 指示、明示的なルール、または宣言された目標なしで動作。
NVIDIAのAVOモデルは、ARC-AGI-3ベンチマークで完璧なスコアを記録しました。指示、明示的なルール、または宣言された目標なしで、25の公開環境における全183レベルを成功裏に完了しました。
NVIDIA Nemotron Model Reasoning Challengeは、Kaggleコミュニティに対して、オープンモデル、ベンチマーク、インフラストラクチャという共通の制約条件下で推論精度を向上させる手法を探求するよう呼びかけました。コンペティション終了時点で、4,000チームから5,000人以上のアクティブな参加者がおり、数千件の提出が行われました。
NVIDIAの研究者であるIvan SorokinとJean-Francois Pugetは、ARC-AGI-2ベンチマークで27.64%のスコアを記録し、パブリックリーダーボードで1位となり、Kaggle ARC Prize 2025を獲得しました。彼らのソリューション「NVARC」は、タスクあたりわずか20セントという低コストで、より大規模なモデルを上回る性能を持つファインチューニングされた4Bモデルバリアントを活用しました。
NVIDIAは、学習やハイパーパラメータチューニングを必要とせず、単一の順伝播で新しい行を予測する新たな表形式ファウンデーションモデルのファミリーであるKumo Tabularをリリースしました。モデルはSmall、Medium、Largeのサイズで提供され、パラメータ数は約28Mから215Mの範囲です。
NVIDIA、MIT、オックスフォード大学の研究者らは、自己進化型の物理言語をキャプションに統合することで動画の世界モデルを強化するフレームワーク「Physis-Lang」を発表した。この手法は、生成された動画の物理エラーを修正するために、データ選別、モデル学習、推論に使用される最適化可能な表現として物理言語を取り扱う。
NVIDIAは、トレーニングや特徴エンジニアリングを必要とせず、コンテキスト内学習を通じて動作する表形式の分類および回帰用のオープンなファウンデーションモデルであるKumo Tabularをリリースした。構造化因果モデルによって生成された人工データのみで事前学習されており、28Mから215Mパラメータの3つのサイズで提供されている。
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