Daftar Isi
Inovasi Terbaru NVIDIA dalam AI
NVIDIA siap mengubah lanskap AI dengan inovasi terbarunya, yang diperkirakan akan menghasilkan hingga $450 miliar dalam peningkatan pendapatan dan penghematan biaya pada tahun 2028, menurut Capgemini. Di garis depan transformasi ini adalah platform agen AI yang ditingkatkan dan sistem AI fisik, didukung oleh model penalaran canggih. Selama SIGGRAPH, NVIDIA mengumumkan perluasan keluarga model Nemotron dan Cosmos, yang digunakan oleh perusahaan besar seperti CrowdStrike, Uber, Magna, NetApp, dan Zoom untuk meningkatkan produktivitas melalui agen AI dan robot humanoid. Model NVIDIA Nemotron Nano 2 dan Llama Nemotron Super 1.5 yang baru diperkenalkan memiliki akurasi tinggi dalam penalaran ilmiah, matematika, pengkodean, dan fungsi obrolan, memungkinkan agen AI untuk menyelesaikan tugas-tugas kompleks dengan efisien. Model-model ini membentuk inti kecerdasan agen AI, yang harus diintegrasikan ke dalam sistem yang memahami alur kerja spesifik dan istilah industri. NVIDIA menawarkan perpustakaan dan cetak biru AI untuk menyesuaikan dan meningkatkan agen AI ini secara efektif.
Model Penalaran Mutakhir dan Aplikasi AI Fisik
Cosmos Reason, model bahasa visi penalaran mutakhir, dirancang untuk aplikasi AI fisik, unggul dalam memahami konsep dunia nyata seperti fisika dan penyelarasan ruang-waktu. Ini berfungsi sebagai tulang punggung penalaran untuk model aksi bahasa visi robot, melengkapi agen AI visual dengan pemahaman spasial-temporal untuk operasi di pabrik atau lingkungan perkotaan. Model Nemotron terbaru menampilkan arsitektur hibrida, model kuantisasi yang kompak, dan anggaran berpikir yang dapat dikonfigurasi, mengurangi biaya penalaran sebesar 60%. Nemotron Nano 2 menawarkan enam kali lebih tinggi generasi token dibandingkan model lain, sementara Llama Nemotron Super 1.5 mencapai kinerja dan akurasi penalaran tertinggi, tersedia dalam NVFP4 untuk throughput lebih tinggi pada GPU NVIDIA B200.
Perkembangan GPU dan Dampaknya pada Industri
NVIDIA juga memperkenalkan dataset pelatihan VLM terbuka pertamanya, Llama Nemotron VLM dataset v1, yang terdiri dari 3 juta sampel untuk pengenalan karakter optik dan QA visual. Agen AI memanfaatkan generasi yang ditingkatkan pengambilan untuk mengakses informasi relevan dari berbagai sumber. Model Llama 3.2 NeMo Retriever memimpin tolok ukur pengambilan dokumen visual, meningkatkan akurasi sistem. NVIDIA NeMo dan layanan mikro NIM mendukung siklus hidup agen AI, dari pengembangan hingga optimasi. Sementara VLM telah memajukan visi komputer dan robotika, VLM non-penalaran kurang memiliki kemampuan interaksi dunia nyata. NVIDIA Cosmos Reason, VLM penalaran yang dapat disesuaikan dengan 7 miliar parameter, memungkinkan robot dan agen AI visi untuk bernalar seperti manusia, menggunakan pengetahuan sebelumnya dan akal sehat.
“`
