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发布时间:2025-12-20 07:56
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轻兵日记
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  • 12月15日,英伟达推出Nemotron™ 3系列开源模型(Nano、Super、Ultra),旨在通过高效多智能体协作与开放架构,推动AI Agent开发革新。该系列采用混合潜在专家(MoE)架构,解决多智能体系统通信开销高、推理成本高等痛点,支持制造业、网络安全、软件开发等场景的复杂任务。
Nano(300亿参数):每次激活30亿参数,推理吞吐量较前代提升4倍,支持100万token长上下文,优化软件调试、摘要生成等任务,成本降低60%。
Super(1000亿参数):专注多智能体低延迟协作,采用潜在MoE技术提升语义处理精度。
• Ultra(5000亿参数):作为“推理引擎”,支持超长文本与战略规划,适配复杂AI工作流。
同步发布3万亿token训练数据集及NeMo工具库(强化学习环境、评估框架),加速模型定制与安全验证。
安永、西门子等12家企业已集成该模型,用于智能产线优化、威胁闭环响应等场景。初创企业可借助开源生态快速迭代AI Agent,缩短部署周期。
英伟达通过开放模型、数据与工具链,构建透明化AI开发生态,推动多智能体系统从实验迈向规模化应用。#人工智能 #机器人 #马斯克 #奥特曼 #黄仁勋 @雷军 @尹烨 @红衣大叔周鸿祎
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    12月15日,英伟达推出Nemotron™ 3系列开源模型(Nano、Super、Ultra),旨在通过高效多智能体协作与开放架构,推动AI Agent开发革新。该系列采用混合潜在专家(MoE)架构,解决多智能体系统通信开销高、推理成本高等痛点,支持制造业、网络安全、软件开发等场景的复杂任务。
    Nano(300亿参数):每次激活30亿参数,推理吞吐量较前代提升4倍,支持100万token长上下文,优化软件调试、摘要生成等任务,成本降低60%。
    Super(1000亿参数):专注多智能体低延迟协作,采用潜在MoE技术提升语义处理精度。
    • Ultra(5000亿参数):作为“推理引擎”,支持超长文本与战略规划,适配复杂AI工作流。
    同步发布3万亿token训练数据集及NeMo工具库(强化学习环境、评估框架),加速模型定制与安全验证。
    安永、西门子等12家企业已集成该模型,用于智能产线优化、威胁闭环响应等场景。初创企业可借助开源生态快速迭代AI Agent,缩短部署周期。
    英伟达通过开放模型、数据与工具链,构建透明化AI开发生态,推动多智能体系统从实验迈向规模化应用。#人工智能 #机器人 #马斯克 #奥特曼 #黄仁勋 @雷军 @尹烨 @红衣大叔周鸿祎
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