nvidia har introducerat Llama Nemotron-familjen av öppna resonemang AI-modeller, markerar en betydande förskjutning mot AI-autonomi.
Modellerna är byggda för att stödja agentiska AI-AI-system som kan självständigt resonera, planera och utföra flera steg. Till skillnad från konventionell AI, som följer förprogrammerade svar, resonerar AI dynamiskt, vilket gör det värdefullt för applikationer inom robotik, automatisering och beslutsprocesser.
detta launch builds on NVIDIA’s previous AI model developments, particularly its Nemotron-4 340B models, which improved AI-utbildning genom syntetisk dataproduktion. Now, with the Llama Nemotron family, NVIDIA is transitioning from data-driven optimization to decision-capable AI systems that are more autonomous.
NVIDIA Expanderar AI Autonomy med öppna resonemangsmodeller
lama nemotron modeller introducerar ett innovativt toggbart rimon. Detta gör att AI kan aktivera djupa resonemang vid behov samtidigt som beräkningsresurser för enklare uppgifter kan avsevärt minska inferenskostnaderna. This flexibility makes them highly adaptable across enterprise AI, automation, and cloud-based systems.
The models are available in three sizes as NVIDIA NIM microservices —Nano, Super, and Ultra—each optimized for different deployment environments, from data centers to edge datorapplikationer.
Nano-modellen är optimerad för datorer och kantenheter, vilket ger de mest exakta resultaten i dessa miljöer. Supermodellen är designad för enstaka GPU-inställningar, balanserar toppnoggrannhet med hög bearbetningshastighet. Samtidigt är Ultra-modellen byggd för multi-GPU-servrar, vilket säkerställer den högsta nivån av noggrannhet för agentiska AI-uppgifter.
nvidia säger att de genomförde omfattande post-training på NeMo framework, allowing developers to leverage advanced customization tools, retrieval-augmented generation (RAG), and reinforcement learning from human feedback (RLHF).
Expanding AI Reasoning to Vision: Cosmos Nemotron
While Llama Nemotron is optimized for text-based and computational reasoning, NVIDIA in Januarz also introduced new nvidia cosmos nemotron Vision Language Models (VLMS), som fokuserar på vision-språk integration. Modellerna gör det möjligt för AI att analysera bilder, video och verklig sensordata, vilket ger bredare multimodala resonemang. href=”https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-cosmos-world-foundation-model-platform-to-celerate-fysical-ai-velopment”> Cosmos World Foundation Model (WFM) Platform , som hjälper utvecklare att skapa foto, fysiska, fysiska utbildningsmiljö. Genom att integrera både textbaserad och visionbaserad resonemang syftar NVIDIA till att utveckla AI-system som är effektiva i autonom körning, robotik och industriell automatisering.
Enterprise Adoption och Ai-Q Blueprint
nvidia’s push for Agentic AI är redan antagna av Major Companies Sime, servic, servic, servic, servic, servic, servic, servic, servic, servic, servic, servic, servic, tjänst. Var och en av dessa organisationer integrerar Llama Nemotron och Cosmos Nemotron i sina arbetsflöden för att förbättra effektivitet och beslutsfattande. Llama Nemotron till sitt företags AI-ekosystem för att effektivisera affärsautomation. Uber utnyttjar NVIDIA: s resonemang AI-modeller för att förbättra autonoma drivsäkerhetssystem, medan XPENG använder Cosmos Nemotron för att driva innovation i humanoidrobotik. href=”https://blogs.nvidia.com/blog/ai-agents-luprint/”> ai-q blueprint . Ramverket hjälper företagens strukturteam för AI-agenter, vilket gör att flera modeller kan interagera effektivt samtidigt som höga nivåer av prestanda.
Optimering av AI-kostnader: AI-Q-ramverket och företagets adoption
Trots sina fördelar introducerar agentiska AI nya beräkningsutmaningar. Medan resonemang AI förbättrar beslutsfattandet kräver det också mer bearbetningskraft, vilket kan påverka den verkliga antagandet i skala.
nvidia har behandlat detta genom att tillåta selektiv aktivering av resonemang, att hjälpa organisationer att hantera kostnader medan de fortfarande gynnar AI-autonomi. Den långsiktiga framgången för NVIDIA: s resonemang AI kommer att bero på hur väl dessa modeller integreras i befintliga moln-och kantberäkningsinfrastrukturer samtidigt som man balanserar kostnader och beräkningseffektivitet.
NVIDIA Llama nemotron nano och super modeller och nim microservices är tillgängliga som en värd applikationsprogramming interface från build.nvidia.com och kramar ansikte. Tillgång För utveckling är testning och forskning gratis för medlemmar i NVIDIA-utvecklarprogrammet.
