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​Nvidia 发布新 AI 模型 Alpamayo-R1

Nvidia 在加州圣地亚哥举行的 NeurIPS AI 大会上宣布了一系列新基础设施和 AI 模型,旨在为物理 AI 的发展奠定基础,包括可以感知和与真实世界互动的机器人和自动驾驶车辆。 其中,最引人注目的是 Alpamayo-R1,这是一款专为自动驾驶研究而设计的开放推理视觉语言模型。Nvidia 称这是首个聚焦于自动驾驶的视觉语言行为模型,能够处理文本和图像,帮助车辆 “看” 到周围环境并做出相应决策。 Alpamayo-R1模型基于 Nvidia 的 Cosmos-Reason 模型,后者专注于在作出响应前进行思考和推理。Nvidia 在2025年1月首次发布了 Cosmos 模型系列,并在8月推出了更多模型。该公司表示,Alpamayo-R1的推出对那些希望达到四级自动驾驶(在特定区域和条件下完全自主)的大型企业至关重要。 Nvidia 希望这一推理模型能赋予自动驾驶汽车类似人类的 “常识”,更好地处理复杂的驾驶决策。此外,Nvidia 还发布了一系列新资源,包括逐步指南、推理资源和后续训练工作流程,统称为 Cosmos Cookbook,帮助开发者更好地使用和训练 Cosm...

vLLM-Omni 上线:多模态推理更简单、更快、更省

vLLM 团队正式发布vLLM-Omni:这是 vLLM 生态向“全模态(omni-modality)”时代迈出的关键一步,专门为新一代看得见、听得懂、会说话、能生成多种媒介的模型设计的推理框架。 自项目开始,vLLM 一直专注于为大语言模型(LLM)提供高吞吐、低显存的推理能力。但今天的生成式模型已经远不止“文本输入、文本输出”:新的模型可以同时理解和生成文本、图像、音频、视频,背后也不再是单一自回归架构,而是由编码器、语言模型、扩散模型等异构组件拼接而成。 vLLM-Omni是最早一批支持“omni-modality”模型推理的开源框架之一,它把 vLLM 在文本推理上的性能优势,扩展到了多模态和非自回归推理领域。 vLLM-Omni 不是在 vLLM 外面再包一层,而是从数据流(data flow)的角度重新拆解了整个推理路径。它引入了一个完全解耦的流水线架构,让不同阶段可以按需分配资源,并通过统一调度衔接起来。 在这套架构中,一个 omni-modality 推理请求大致会经过三类组件: 模态编码器(Modality Encoders):负责高效地把多模态输入编码成向量或中间表...

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