📣 Объявляем о выпуске OpenReasoning-Nemotron: набора LLM с возможностями рассуждения, которые были дистиллированы из модели DeepSeek R1 0528 671B. Обученные на огромном высококачественном наборе данных, дистиллированном из новой DeepSeek R1 0528, наши новые модели 7B, 14B и 32B достигают SOTA производительности по широкому спектру тестов на рассуждение для своих размеров в области математики, науки и кода. Модели доступны на @huggingface🤗:

🎶 Познакомьтесь с Audio-Flamingo 3 – полностью открытой LALM, обученной на звуковых, речевых и музыкальных наборах данных. 🎶 Обрабатывает 10-минутное аудио, длинные тексты и голосовые разговоры. Идеально подходит для аудио QA, диалогов и рассуждений. На @huggingface ➡️ От #NVIDIAResearch.

🏆 Наш NVIDIA NeMo Canary-Qwen-2.5B занимает 1-е место в таблице лидеров @HuggingFace по автоматическому распознаванию речи, устанавливая новый рекорд с уровнем ошибок в 5,63%. 🤗 Таблица лидеров ➡️

Что если бы вы могли задать чат-боту вопрос размером с целую энциклопедию — и получить ответ в реальном времени? Многомиллионные запросы с 32-кратным увеличением пользователей теперь возможны благодаря Helix Parallelism, инновации от #NVIDIAResearch, которая обеспечивает вывод на огромном масштабе. 🔗

Python + OpenUSD = более быстрые рабочие процессы, проще автоматизация, больше креативности. 💡 Скриптовые возможности Python и его простота делают его идеальным партнером для #OpenUSD, помогая ускорить разработку без необходимости в знаниях C++. Узнайте больше 👉

✨ FLUX.1 Kontext предлагает новый опыт генерации изображений через инкрементальное редактирование в контексте, а не через традиционные сложные подсказки. Теперь оптимизировано для графических процессоров NVIDIA RTX с использованием TensorRT, мы сотрудничали с @bfl_ml, чтобы обеспечить более быструю инференцию с меньшими требованиями к VRAM. 🔗 Подробности:

Разверните собственный экземпляр модели DeepSeek-R1 с помощью развертывания в один клик. Новый контейнер NVIDIA TensorRT-LLM на Vertex AI оптимизирован для LLM в масштабе и значительно улучшает производительность и экономическую эффективность. Начните сегодня ➡️

📸 Генерируйте. Уточняйте. Повторяйте. FLUX.1 Kontext от @bfl_ml упрощает редактирование изображений с помощью текстовых и визуальных подсказок — теперь с ускорением RTX с помощью TensorRT. Бонус: новая многомодальная LLM Gemma 3n от Google также ускорена на RTX. 🔗 #RTXAIGarage:

Готовы раскрыть силу #мультимодального поиска? Узнайте, как NVIDIA #NeMoRetriever трансформирует поиск документов — сочетая визуальные и языковые данные для более умных, быстрых и точных результатов. 👉

🏆NVIDIA NeMo Retriever занимает 1-е место на @HuggingFace по трем ведущим рейтингам визуального поиска документов — ViDoRe V1, ViDoRe V2 и MTEB VisualDocumentRetrieval. Устанавливая новые стандарты для корпоративных приложений #RAG, NeMo Retriever ведет отрасль. Эта высокоэффективная модель: 🔎 Тонко настроена для поиска документов по запросам, где запросы — это текст и изображения. 📊 Особенно полезна в мультимодальных системах RAG, которые используют текст, графики, таблицы или инфографику. Потенциальные приложения включают мультимедийный поиск, кросс-модальный поиск и разговорный ИИ с глубоким пониманием ввода. 🛠️ Разработчики могут добиться до 15X более быстрой извлечения данных из PDF, на 50% лучшей точности и на 35X большей эффективности хранения с NeMo Retriever. Для исследователей, ознакомьтесь с этим на #HuggingFace ➡️ Для разработчиков, нуждающихся в готовых к производству коммерческих моделях, посетите ➡️