Monday, February 16, 2026

英伟达发布新开放模型数据与工具推动各行业AI发展

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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。

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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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  1. 药物研发加速真的太重要了,希望这样的技术能让好药更快惠及千家万户,科技与健康两全其美!

  2. 自动驾驶虽说是不少人的梦想,但实现更加安全稳定的技术,也是在给每位司机和行人买一份安心!

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