📣 Thông báo phát hành OpenReasoning-Nemotron: một bộ các LLM có khả năng suy luận được chiết xuất từ mô hình DeepSeek R1 0528 671B. Được đào tạo trên một tập dữ liệu khổng lồ, chất lượng cao được chiết xuất từ DeepSeek R1 0528 mới, các mô hình 7B, 14B và 32B của chúng tôi đạt hiệu suất SOTA trên một loạt các tiêu chuẩn suy luận cho kích thước tương ứng của chúng trong lĩnh vực toán học, khoa học và mã. Các mô hình có sẵn trên @huggingface🤗:

🎶 Gặp gỡ Audio-Flamingo 3 – một LALM hoàn toàn mở được đào tạo trên các tập dữ liệu âm thanh, giọng nói và âm nhạc. 🎶 Xử lý âm thanh 10 phút, văn bản dài và các cuộc hội thoại bằng giọng nói. Hoàn hảo cho QA âm thanh, đối thoại và lý luận. Trên @huggingface ➡️ Từ #NVIDIAResearch.

🏆 NVIDIA NeMo Canary-Qwen-2.5B của chúng tôi đứng thứ nhất trên bảng xếp hạng @HuggingFace cho nhận diện giọng nói tự động, thiết lập một kỷ lục mới với tỷ lệ lỗi từ là 5.63%. 🤗 Bảng xếp hạng ➡️

Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn có thể hỏi một chatbot một câu hỏi lớn như toàn bộ một cuốn bách khoa toàn thư—và nhận được câu trả lời ngay lập tức? Các truy vấn hàng triệu token với 32 lần nhiều người dùng hơn hiện nay đã khả thi với Helix Parallelism, một đổi mới của #NVIDIAResearch giúp tăng cường suy diễn ở quy mô lớn. 🔗

Python + OpenUSD = quy trình làm việc nhanh hơn, tự động hóa dễ dàng hơn, sáng tạo hơn. 💡 Khả năng lập trình và tính dễ sử dụng của Python khiến nó trở thành đối tác hoàn hảo cho #OpenUSD, giúp tăng tốc phát triển mà không cần chuyên môn về C++. Tìm hiểu thêm 👉

✨ FLUX.1 Kontext mang đến trải nghiệm mới cho việc tạo hình ảnh thông qua chỉnh sửa trong ngữ cảnh từng bước thay vì các lệnh phức tạp truyền thống. Hiện đã được tối ưu hóa cho GPU NVIDIA RTX sử dụng TensorRT, chúng tôi đã hợp tác với @bfl_ml để cung cấp khả năng suy diễn nhanh hơn với yêu cầu VRAM thấp hơn. 🔗 Chi tiết:

Triển khai phiên bản mô hình DeepSeek-R1 của riêng bạn với việc triển khai chỉ bằng 1 cú nhấp chuột. Container NVIDIA TensorRT-LLM mới trên Vertex AI được tối ưu hóa cho các LLM quy mô lớn và cải thiện đáng kể hiệu suất cũng như hiệu quả chi phí. Bắt đầu ngay hôm nay ➡️

📸 Tạo ra. Tinh chỉnh. Lặp lại. FLUX.1 Kontext của @bfl_ml đơn giản hóa việc chỉnh sửa hình ảnh AI với các prompt văn bản + hình ảnh—nay được tăng tốc bằng RTX với TensorRT. Thêm vào đó: Gemma 3n LLM đa phương thức mới của Google cũng được tăng tốc trên RTX. 🔗 #RTXAIGarage:

Sẵn sàng để mở khóa sức mạnh của #truyvấn đa phương thức? Khám phá cách NVIDIA #NeMoRetriever biến đổi tìm kiếm tài liệu—kết hợp thị giác và ngôn ngữ để có kết quả thông minh hơn, nhanh hơn và chính xác hơn. 👉

🏆NVIDIA NeMo Retriever đạt giải nhất trên @HuggingFace trên ba bảng xếp hạng hàng đầu về truy xuất tài liệu hình ảnh -- ViDoRe V1, ViDoRe V2, và MTEB VisualDocumentRetrieval. Đặt ra tiêu chuẩn mới cho các ứng dụng #RAG doanh nghiệp, NeMo Retriever dẫn đầu ngành. Mô hình hiệu suất cao này là: 🔎 Được tinh chỉnh cho việc truy xuất tài liệu theo truy vấn, nơi các truy vấn là văn bản và hình ảnh. 📊 Đặc biệt hữu ích trong các hệ thống RAG đa phương thức sử dụng văn bản, biểu đồ, bảng hoặc đồ họa thông tin. Các ứng dụng tiềm năng bao gồm tìm kiếm đa phương tiện, truy xuất chéo mô hình, và AI hội thoại với khả năng hiểu biết đầu vào phong phú. 🛠️ Các nhà phát triển có thể đạt được tốc độ trích xuất dữ liệu PDF nhanh hơn tới 15 lần, độ chính xác tốt hơn 50%, và hiệu quả lưu trữ tốt hơn 35% với NeMo Retriever. Đối với các nhà nghiên cứu, hãy xem trên #HuggingFace ➡️ Đối với các nhà phát triển cần các mô hình thương mại sẵn sàng cho sản xuất, hãy truy cập ➡️