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英伟达双塔 AI 模型开源发布

英伟达于日前开源 Nemotron-Labs-TwoTower 离散扩散语言模型,旨在解决大模型逐一生成 Token 速度慢的痛点。模型基于现有 Nemotron 骨干网络改造,复用预训练权重,无需从零完整训练,大幅降低开发成本。 模型总参数量 60B,拆分为两座 30B 独立神经网络协同工作,每塔激活 3B 参数,搭载 128 个可路由专家模块。上下文塔固定冻结,负责留存全文语义信息;去噪塔专门训练,依靠扩散机制并行生成文本,两塔通过交叉注意力互通数据。 传统模型逐 Token 串行输出,双塔架构可并行写入文本,大幅拉高推理吞吐量,兼顾速度与输出效果。多类基准测试数据显示,模型综合能力保留原版 98.7% 水准,文本生成吞吐速度直接提升 2.42 倍,仅代码、数学类任务小幅下滑。 该模型采用英伟达专属开源协议开放权重,开发者可自由下载测试、商用部署。运行需搭配双张 H100 或 A100 80GB 显卡,单卡仅支持纯自回归模式,双塔完整推理需双卡协同。测试覆盖常识、数学、代码、阅读理解等多项任务,多数指标与原版基本持平,平衡了生成速度与内容质量。

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NVIDIA 开源通用游戏 AI 模型 NitroGen

NVIDIA 的人工智能研究团队近日推出了 NitroGen,这是一款针对通用游戏代理的开放视觉行动基础模型。NitroGen 能够从网络视频中直接学习如何通过游戏画面和手柄操作来玩商业游戏,整个模型经过40000小时的游戏体验训练,覆盖了超过1000款游戏,同时还提供了开放数据集、通用模拟器和预训练策略。 NitroGen 的构建流程始于公开的游戏视频,这些视频包含输入叠加层,如游戏手柄的可视化。研究团队收集了71000小时的原始视频,经过质量过滤后,最终得到40000小时的精选数据,涵盖了818位创作者的38,739个视频。数据显示,这些视频跨越846款游戏,其中34.9% 的游戏时间来自动作角色扮演类游戏,18.4% 来自平台类游戏,9.2% 来自动作冒险类游戏,剩余则涵盖了体育、 roguelike、赛车等多个类别。 在提取每帧动作的过程中,NitroGen 使用了三阶段的提取流程。首先,系统通过300个控制器模板定位手柄叠加层。接着,使用基于 SegFormer 的分类分割模型解析手柄区域,最后对坐标进行精细化处理。这一流程确保了动作预测的准确性,使得 NitroGen 能够有效进行大规模行为克隆。 此外,NitroGen 还配备了一个通用模拟器,它能够将商业 Windows 游戏包装为兼容 Gymnasium 的接口,支持逐帧互动,且无需修改游戏代码。这使得 NitroGen 可以在多个游戏中直接应用同一策略。 NitroGen 采用了基于 Diffusion Transformer 的策略架构,该模型在256×256分辨率的 RGB 图像上运行。经过预训练后,NitroGen 在多个任务上展现了良好的零 - shot 评估能力,任务完成率在45% 至60% 之间。该模型的预训练使其在迁移到新游戏时,表现出显著的性能提升,相较于从头训练,提升幅度可达52%。

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Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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