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英伟达推出 Cosmos 与 Nemotron 模型,推动物理 AI 与智能体发展

据英伟达官方消息,英伟达在技术领域再推新进展。其推出的 NVIDIA Cosmos 平台,整合前沿生成式世界基础模型(WFM)、先进分词器、护栏以及高效数据处理和管理工作流,旨在加速物理 AI 开发。该平台的世界基础模型经 2000 万小时真实世界数据训练,能预测和生成虚拟环境未来状态,助力开发者构建新一代机器人和自动驾驶汽车。 同时,英伟达宣布推出 Nemotron 模型系列。Llama Nemotron 基于热门开源模型 Llama 构建,经剪枝和训练,在指令遵循等方面表现出色,能为 AI 智能体开发提供优化基础模组。Cosmos Nemotron 视觉语言模型(VLM)则可助力开发者构建智能体,使其能分析图像和视频并做出响应。 目前,已有众多物理 AI 领域的领先者,如机器人公司 以及自动驾驶汽车开发商等开始与 Cosmos 协作,加速模型开发进程。开发者可在 NVIDIA API 目录预览相关模型,并从 NGC 目录和 Hugging Face 下载模型系列与微调框架。 https://docs.nvidia.com/cosmos/

人工智能正在降低知识的价值,大学应该重新考虑所教授的内容?

生成式人工智能,尤其是大型语言模型(LLM)的兴起,正以前所未有的速度改变知识获取的格局。奥克兰大学商学院教授帕特里克·多德在《对话》(The Conversation)上撰文指出,随着AI以低成本、高效率的方式提供知识,大学作为传统知识来源的价值正在受到挑战。他认为,大学必须重新审视其核心功能,以适应这个由AI驱动的新时代。 多德教授分析,大学长期以来奉行“知识稀缺”的原则,通过提供独家课程和学位证书来证明学生获取知识的能力。然而,AI技术的进步已大大降低了获取专业知识的门槛,LLM不仅能检索事实,还能进行解释、翻译和总结,使得曾经“稀缺”的知识价值大打折扣。这种变化已经在劳动力市场显现,自ChatGPT问世以来,英国入门级职位空缺减少了约三分之一,美国部分州甚至取消了公共部门职位的学位要求。 然而,多德强调,并非所有知识都同等贬值。虽然基础知识的价值下降,但隐性知识,如团队协作、伦理判断、创造力以及解决复杂问题的能力,仍是AI无法取代的稀缺资源。他指出,未来教育的重点应从传授信息转向培养这些关键的人类技能。 为应对这一挑战,多德教授为大学提出了四项转型建议: 评估转型:将课堂评估重...

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