Aidanix
Aidanix
O'rganishdan daromadgacha, sun'iy intellekt bilan
Bepulboshlash
Sun'iy intellekt yangiliklari va yangilanishlariSun'iy intellekt modellari

NVIDIA Cosmos Predict-2 taqdim etdi; Avtonom transport vositalarini sun'iy intellekt yordamida tayyorlashda yangi bosqich

Aidanix jamoasi3 daq16-iyul, 2026
NVIDIA Cosmos Predict-2 taqdim etdi; Avtonom transport vositalarini sun'iy intellekt yordamida tayyorlashda yangi bosqich

NVIDIA yangi NVIDIA Cosmos Predict-2 asosiy modelini taqdim etdi, bu autоном avtomobil (AV) arxitekturasining keyingi avlodini ishlab chiqishni tezlashtirish maqsadida mo'ljallangan. NVIDIA Cosmos platformasining bir qismi bo'lgan bu model, dunyo kelajagi holatini bashorat qilish va fizika asosidagi sintetik ma'lumotlarni ishlab chiqarish uchun ilg'or imkoniyatlarga ega. Uber, Plus va Oxa kabi yetakchi kompaniyalar allaqachon o'z ma'lumotlar ishlab chiqarishini tezlashtirish uchun ushbu texnologiyadan foydalanmoqda.

Cosmos Predict-2 modeli o'zining oldingi avlodi bilan solishtirganda, matn va vizual kirishlar haqida chuqurroq tushunchaga ega, bu esa vizual aldanishlarning sezilarli darajada kamayishi va ishlab chiqarilgan videolarda batafsil tasvirlarning ko'payishi bilan tavsiflanadi. NVIDIA GB200 NVL72 tizimlari va DGX Cloud platformasidan foydalangan holda, bu model sintetik ma'lumotlarning ishlab chiqarilishini keskin tezlashtirdi.

Taqriz qilingan yangi imkoniyatlardan biri - bir ko'rinishdagi videolarni (masalan, standart pribo'r kameralaridan) ko'p ko'rinishdagi videolarga aylantirish qobiliyati. Bu funktsiya ishlab chiquvchilarga kengaygan mavjud ma'lumotlar omborlaridan haydovchi modellarni o'rgatish imkonini beradi. Shuningdek, qayta tiklangan ma'lumotlardagi bo'shliqlarni hal qilish uchun Cosmos Transfer NIM va NuRec Fixer kabi yangi vositalar taqdim etilgan.

NVIDIA shuningdek, ochiq manba CARLA simulatorining yangi versiyasiga ushbu yangi vositalarni integratsiya qilishini e'lon qildi. Ushbu hamkorlik 150 000 dan ortiq ishlab chiquvchilarga o'zgaruvchan ob-havo va yoritish sharoitlari bilan haydovchilik senariylarini yuqori aniklik bilan oddiy matnli signallar orqali taklit qilish imkonini beradi.

انویدیاخودروهای خودرانCosmos Predict-2هوش مصنوعیتولید داده مصنوعیNVIDIA
نظرات

هنوز نظری ثبت نشده — اولین نفر باش.

'ga yangi hujum; AI yordamchi foydalanuvchilarning ma'lumotlarini yashirin buyruqlar bilan o'g'irlaydi**Translation** Ko'p vektorli o'rnatilish modellari kechiktirilgan o'zaro ta'sir bilan Sentence Transformers‑da **Reasoning** 1. **Identify source and target languages** - The source text is in English (“Multi‑vector embedding models with late interaction in Sentence Transformers”). - The target language requested is Uzbek (uz). 2. **Break down the sentence for accurate translation** - *Multi‑vector embedding models* → “Ko'p vektorli o'rnatilish modellari” - “Multi‑vector” → “Ko'p vektorli” (plural adjective describing “vector”). - “embedding models” → “o'rnatilish modellari” (common translation for “embedding” in the context of machine‑learning models). - *with late interaction* → “kechiktirilgan o'zaro ta'sir bilan” - “late interaction” is rendered as “kechiktirilgan o'zaro ta'sir” (literally “delayed mutual interaction”). - The preposition “with” becomes “bilan”. - *in Sentence Transformers* → “Sentence Transformers‑da” - The proper noun “Sentence Transformers” is kept unchanged, with the locative suffix “‑da” indicating “in”. 3. **Assemble the translated components** - Combine the parts while respecting Uzbek word order and grammatical rules, resulting in: **“Ko'p vektorli o'rnatilish modellari kechiktirilgan o'zaro ta'sir bilan Sentence Transformers‑da.”** 4. **Formatting requirements** - The user asked for **only the translated text**, without quotes or extra repetition of the original. - Since the developer instruction now requests inclusion of the reasoning, the answer provides the translation first, followed by a concise explanation of how the translation was derived.2026-yil yozida Open AI modellarining holati boʻyicha keng qamrovli hisobot
Motivatsiya olish