NVIDIA发布了一系列大规模开源的训练框架和数据集，其中包括10万亿语言训练标记、50万机器人运动轨迹、45.5万蛋白质结构数据以及100TB的汽车传感器数据。这一规模空前的多样化开源资源，旨在推进语言处理、机器人技术、科学研究和自动驾驶等领域的技术创新。
多家领先的科技企业正积极采用并扩展NVIDIA的开源技术，包括博世（Bosch）、CodeRabbit、CrowdStrike、Cohesity、Fortinet、Franka Robotics、Humanoid、帕兰提尔（Palantir）、Salesforce、ServiceNow、Hitachi以及Uber等。例如，博世正在使用Nemotron Speech技术，以实现驾驶员与车辆的高效交互。ServiceNow通过其Apriel模型家族，将Nemotron及其他开源数据集整合，从而实现高性价比的多模态性能提升。Cadence和IBM率先试点使用NVIDIA Nemotron RAG模型，提升在复杂技术文档中搜索和逻辑推理的能力。而CrowdStrike、Cohesity和Fortinet则采用Nemotron安全模型，进一步增强其AI应用的可信性。帕兰提尔正在其Ontology框架中集成Nemotron模型，以构建首个面向专业AI代理的集成技术堆栈。CodeRabbit利用Nemotron模型增强其AI代码审查能力，实现速度与成本效益的双重提升，同时确保审查的高精确度。
开发安全、可扩展的自动驾驶技术需要AI能够在复杂的现实环境中感知、推理并行动，同时配备支持快速训练、测试和改进的开发工作流。为此，NVIDIA推出了Physical AI开源数据集，涵盖1700多小时的驾驶数据，横跨最广泛地理区域和驾驶条件。这些数据覆盖了罕见但关键的真实世界边界案例，是推动自动驾驶推理架构发展的重要资源。
为了降低医疗成本并加速药物开发，NVIDIA推出了新一代Clara AI模型。这些模型旨在弥合数字发现与现实医学之间的鸿沟。许多模型还被集成为NVIDIA NIM微服务，以便通过NVIDIA加速基础设施（包括边缘和云环境）进行安全、可扩展的部署。
NVIDIA的这一系列开源技术和海量数据资源，为不同行业的人工智能和自动化创新提供了重要支持，推动了未来技术发展的新里程。
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