AIニュース

GTC Berlinでは、銀行、決済企業、金融データプロバイダーが、本番規模のインテリジェンスとはどのようなものかを示しています — NVIDIAアクセラレーテッドコンピューティング上に構築され、オープンウェイトモデルによって駆動され、自社インフラストラクチャ上で稼働しています。Revolutは、NVIDIAアクセラレーテッドコンピューティングを活用した単一の基盤モデルPRAGMA上で、テクノロジースタックを再構築しています。NVIDIA cuDFを使用して[…]

開発者が物理AIシステムによる実世界の理解とシミュレーションを支援するワールドモデルを迅速に構築できるよう、NVIDIAはCosmosプラットフォームを拡張し、新しいトレーニングツール、シミュレーションチェックポイント、Cosmos Data Factoryブループリントを追加しました。6つの異なるオープンモデルリーダーボードでトップ5にランクインするNVIDIA Cosmosプラットフォームは、ワールドモデル構築者に最先端のオープン[…]を提供します

世界中の企業がNVIDIA DSX AI Factory Platformを基盤に、変電所からラックまで、電力網とAIファクトリーを一つのシステムとして計画、シミュレーション、運用しています。このプラットフォームの採用は、深刻な問題への対応です。今や電力はインフラにおける最大のボトルネックとなっています。3,000億ドル以上が[…]

ヨーロッパの小売業者は、ユースケース全体でオープンモデルとフィジカルインテリジェンスを活用しています — 推論コストを90%削減するコマースプラットフォームから、異なるロボティクスフリートの協働がデジタルツイン内でシミュレーションされるフルフィルメントセンターまで。オープンモデルによるフロンティアの成果 ヨーロッパ各地の小売リーダーとテクノロジー企業は、NVIDIAアクセラレーションのオープン[…]

天気予報は日々の計画以上に影響を与える。タイムリーな気象情報は、エネルギー生産者、保険会社、運輸事業者が変化する状況に合わせて計画を立てるために不可欠だ。地球規模の予報は嵐の発生を示すことができるが、太陽光発電所、航路、保険対象不動産に関する決定は、地域で何が起こるかにかかっている。NVIDIA Earth-2は、開発者や研究者に［…］を提供する。

政府は、機密情報を管理下に置きながら国民にサービスを提供するために、現代的なソリューションを必要としています。オープンモデルは前進への道を提供し、政府がモデルを評価し、地域の言語や公共サービスに適応させ、管理下のインフラストラクチャ上で実行し、独自の保護措置を適用し、機密データを管理された環境内に保持することを可能にします。一部のオープンモデルはさらに進んで、[…]

Cactus Computeの16.9 MB音声モデルをWhisper baseと比較評価する包括的なコーディングガイドを探求しましょう。単語誤り率、CPU速度、ストリーミング遅延、音声からツールへの統合について学びます。投稿「A Coding Guide to Cactus Whistle: Does a 16.9 MB Speech Model Hold Up Against Whisper Base? Word Error Rate, Speed, Streaming, Timestamps, Keywords, and Speech-to-Tool Calls on a CPU」は最初にMarkTechPostに掲載されました。

NVIDIA Nsight Pythonを発見してください。これはオープンソースのインターフェースで、開発者がGPUカーネルをプロファイリングし、ハードウェアメトリクスを分析し、キャッシュとクロック制御を評価し、カーネル融合をPythonコードから直接測定できるようにします。投稿「NVIDIA Nsight Python Tutorial: How to Profile GPU Kernels」は最初にMarkTechPostに掲載されました。

OpenAIが流通パートナーと協力して、一貫したセーフガードを維持し、責任あるアクセスを支援し、利用ポリシーにおける期待事項を明確にする方法。

公益への投資

AWS PrivateLinkを使用してオンプレミスのデータソースをAmazon Quickにプライベートに接続し、分析トラフィックをパブリックインターネットから遮断する方法を学びます。このウォークスルーでは、ユーザーアクセスとAPIアクセス用のVPCエンドポイント、データソース用のVPC接続、DNSとエンドポイントポリシー、IDフェデレーション、コンプライアンスのためのVPCエンドポイント限定アクセスの適用について説明します。

多くのチームは数日でマルチエージェントAIのプロトタイプを構築しますが、本番環境で壁にぶつかります。この記事では、5つの本番環境の課題（オーケストレーション、エージェントごとのモデル選択、信頼性の高い運用、安全なコード実行、モニタリング）を定義し、AWS上のオープンソースマルチエージェントシステムであるDeep Insightがそれぞれをどのように解決するかを示します。