📣 Annuncio del rilascio di OpenReasoning-Nemotron: una suite di LLM capaci di ragionamento che sono stati distillati dal modello DeepSeek R1 0528 671B. Addestrati su un vasto dataset di alta qualità distillato dal nuovo DeepSeek R1 0528, i nostri nuovi modelli da 7B, 14B e 32B raggiungono prestazioni SOTA su una vasta gamma di benchmark di ragionamento per le loro rispettive dimensioni nel dominio della matematica, della scienza e del codice. I modelli sono disponibili su @huggingface🤗:

🎶 Incontra Audio-Flamingo 3 – un LALM completamente aperto addestrato su dataset di suoni, discorsi e musica. 🎶 Gestisce audio di 10 minuti, testi lunghi e conversazioni vocali. Perfetto per QA audio, dialoghi e ragionamento. Su @huggingface ➡️ Da #NVIDIAResearch.

🏆 Il nostro NVIDIA NeMo Canary-Qwen-2.5B si è classificato al 1° posto nella classifica di @HuggingFace per il riconoscimento vocale automatico, stabilendo un nuovo record con un tasso di errore delle parole del 5,63%. 🤗 Classifica ➡️

E se potessi porre a un chatbot una domanda grande quanto un'intera enciclopedia—e ricevere una risposta in tempo reale? Query multi-milionarie con 32 volte più utenti sono ora possibili grazie al Parallelismo Helix, un'innovazione di #NVIDIAResearch che guida l'inferenza su larga scala. 🔗

Python + OpenUSD = flussi di lavoro più veloci, automazione più semplice, maggiore creatività. 💡 Le capacità di scripting di Python e la sua facilità d'uso lo rendono il partner perfetto per #OpenUSD, aiutando ad accelerare lo sviluppo senza la necessità di competenze in C++. Scopri di più 👉

✨ FLUX.1 Kontext offre un'esperienza innovativa nella generazione di immagini attraverso l'editing incrementale in contesto, piuttosto che tramite comandi complessi tradizionali. Ora ottimizzato per le GPU NVIDIA RTX utilizzando TensorRT, abbiamo collaborato con @bfl_ml per fornire un'inferenza più veloce con minori requisiti di VRAM. 🔗 Dettagli:

Distribuisci la tua istanza del modello DeepSeek-R1 con un'implementazione con 1 clic. Il nuovo container NVIDIA TensorRT-LLM su Vertex AI è ottimizzato per LLM su larga scala e migliora significativamente le prestazioni e l'efficienza dei costi. Inizia oggi ➡️

📸 Genera. Affina. Ripeti. Il FLUX.1 Kontext di @bfl_ml semplifica l'editing delle immagini AI con prompt di testo + immagine—ora accelerato RTX con TensorRT. Bonus: il nuovo LLM multimodale Gemma 3n di Google è anch'esso accelerato su RTX. 🔗 #RTXAIGarage:

Pronto a sbloccare il potere del #recupero multimodale? Scopri come NVIDIA #NeMoRetriever trasforma la ricerca di documenti, combinando visione e linguaggio per risultati più intelligenti, veloci e precisi. 👉

🏆NVIDIA NeMo Retriever ottiene il 1° posto su @HuggingFace in tre delle principali classifiche di recupero di documenti visivi -- ViDoRe V1, ViDoRe V2 e MTEB VisualDocumentRetrieval. Stabilendo nuovi standard per le applicazioni aziendali di #RAG, NeMo Retriever guida il settore. Questo modello di punta è: 🔎 Ottimizzato per il recupero query-documento dove le query sono testo e immagini. 📊 Particolarmente utile nei sistemi RAG multimodali che utilizzano testo, grafici, tabelle o infografiche. Le applicazioni potenziali includono ricerca multimediale, recupero cross-modale e intelligenza artificiale conversazionale con una comprensione ricca degli input. 🛠️ Gli sviluppatori possono ottenere fino a 15 volte più veloce estrazione di dati PDF, il 50% di precisione in più e il 35 volte migliore efficienza di archiviazione con NeMo Retriever. Per i ricercatori, controllalo su #HuggingFace ➡️ Per gli sviluppatori che necessitano di modelli commerciali pronti per la produzione, visita ➡️