📣 Tillkännager lanseringen av OpenReasoning-Nemotron: en serie resonemangskapabla LLM:er som har destillerats från DeepSeek R1 0528 671B-modellen. Tränade på en massiv, högkvalitativ datauppsättning destillerad från den nya DeepSeek R1 0528, uppnår våra nya 7B-, 14B- och 32B-modeller SOTA-prestanda på ett brett spektrum av resonemangsriktmärken för sina respektive storlekar inom matematik, naturvetenskap och kod. Modellerna finns på @huggingface🤗:

🎶 Möt Audio-Flamingo 3 – en helt öppen LALM som är tränad på ljud-, tal- och musikdatauppsättningar. 🎶 Hanterar 10 minuters ljud, lång text och röstkonversationer. Perfekt för ljud-QA, dialog och resonemang. På @huggingface ➡️ Från #NVIDIAResearch.

🏆 Vår NVIDIA NeMo Canary-Qwen-2.5B hamnar på 1:a plats på @HuggingFace topplista för automatisk taligenkänning och sätter ett nytt rekord med en ordfelsfrekvens på 5,63 %. 🤗 Topplista ➡️

Tänk om du kunde ställa en fråga till en chattrobot som är lika stor som ett helt uppslagsverk – och få svar i realtid? Förfrågningar på flera miljoner token med 32 gånger fler användare är nu möjliga med Helix Parallelism, en innovation från #NVIDIAResearch som driver inferens i stor skala. 🔗

Python + OpenUSD = snabbare arbetsflöden, enklare automatisering, mer kreativitet. 💡 Pythons skriptfunktioner och användarvänlighet gör det till den perfekta partnern för #OpenUSD, vilket hjälper till att påskynda utvecklingen utan att behöva C++-expertis. Lära sig mer 👉

✨ FLUX.1 Kontext ger bildgenerering en ny upplevelse genom inkrementell, kontextuell redigering i stället för traditionella komplexa uppmaningar. Nu är vi optimerade för NVIDIA RTX GPU:er med TensorRT och har samarbetat med @bfl_ml för att leverera snabbare slutsatsdragning med lägre VRAM-krav. 🔗 Detaljer:

Distribuera din egen DeepSeek-R1-modellinstans med 1-klicksdistribution. Den nya NVIDIA TensorRT-LLM-behållaren på Vertex AI är optimerad för LLM:er i stor skala och förbättrar prestanda och kostnadseffektivitet avsevärt. Kom igång idag ➡️

📸 Generera. Förfina. Upprepa. @bfl_ml:s FLUX.1 Kontext förenklar AI-bildredigering med text + bilduppmaningar – nu RTX-accelererad med TensorRT. Bonus: Googles nya Gemma 3n multimodala LLM accelereras också på RTX. 🔗 #RTXAIGarage:

Är du redo att låsa upp kraften i #multimodal hämtning? Upptäck hur NVIDIA #NeMoRetriever förvandlar dokumentsökning genom att kombinera vision och språk för smartare, snabbare och mer exakta resultat. 👉

🏆NVIDIA NeMo Retriever når 1:a plats på @HuggingFace på de tre främsta topplistorna för visuell dokumenthämtning – ViDoRe V1, ViDoRe V2 och MTEB VisualDocumentRetrieval. NeMo Retriever sätter en ny standard för företagsapplikationer #RAG och är branschledande. Den här bäst presterande modellen är: 🔎 Finjusterad för hämtning av frågedokument där frågorna är text och bilder. 📊 Särskilt användbart i multimodala RAG-system som använder text, diagram, tabeller eller infografik. Potentiella tillämpningar inkluderar multimediasökning, tvärmodal hämtning och konversations-AI med omfattande förståelse för indata. 🛠️ Utvecklare kan uppnå upp till 15 gånger snabbare extrahering av PDF-data, 50 % bättre noggrannhet och 35 gånger bättre lagringseffektivitet med NeMo Retriever. För forskare, kolla in det på #HuggingFace ➡️ För utvecklare som behöver produktionsklara, kommersiella modeller, besök ➡️