Știri
Știri din categoria Inteligență artificială
Google mută „Modul AI” mai aproape de navigarea reală pe web, afișând paginile deschise în paralel cu interfața conversațională, o schimbare care poate reduce „săritul” între file și poate crește timpul petrecut în ecosistemul Search/Chrome, potrivit TechCrunch.
Noua funcție se aplică în AI Mode (experiența de căutare conversațională a Google) pe Chrome pentru desktop: când utilizatorul dă click pe un link din AI Mode, pagina web se deschide „side-by-side” (alăturat) cu AI Mode. Obiectivul, conform companiei, este să fie mai ușor să explorezi site-uri relevante, să compari detalii și să pui întrebări de follow-up fără să pierzi contextul căutării.
Un exemplu dat este cumpărarea unui aparat de cafea: utilizatorul descrie ce caută în AI Mode, primește opțiuni, iar după ce deschide site-ul unui retailer lângă AI Mode poate întreba lucruri punctuale (de tipul „cât de ușor se curăță?”). AI Mode folosește atât context din pagina deschisă, cât și informații „din restul webului” pentru a răspunde.
Google introduce și o a doua actualizare: posibilitatea de a căuta în AI Mode folosind context din filele Chrome pe care utilizatorul le are deja deschise.
Pe Chrome desktop sau mobil, utilizatorul poate apăsa noul meniu „plus” din caseta de căutare de pe pagina „New Tab” sau din AI Mode și poate selecta file recente pe care să le includă în căutare. Asta permite combinarea mai multor file, imagini sau fișiere ca „material” pentru întrebările adresate în AI Mode.
TechCrunch notează exemple precum:
Actualizările sunt disponibile acum în SUA, iar Google spune că plănuiește extinderea și în alte regiuni, fără să ofere un calendar.
Recomandate
China introduce un sistem național de identificare digitală pentru roboții umanoizi , o mișcare cu miză de reglementare și control operațional într-o piață pe care Beijingul vrea să o extindă rapid, potrivit Economedia . Noul sistem atribuie fiecărui robot un cod unic care îl însoțește din momentul în care părăsește fabrica și până la scoaterea din uz. Proiectul este coordonat de Ministerul Industriei și Tehnologiei Informației din China și de Centrul de Inovare pentru Roboți Umanoizi din provincia Hubei. Ce înseamnă „act de identitate” pentru un robot Identificatorul are 29 de caractere și include informații despre țara de origine, producător, model și numărul unic de serie. Sistemul este deja funcțional și, potrivit autorităților chineze, este folosit de peste 100 de companii, acoperind aproximativ 200 de modele de roboți. Dincolo de identificare, platforma permite și colectarea de date despre funcționarea roboților, inclusiv nivelul bateriei, starea componentelor mecanice, istoricul intervențiilor tehnice și anumite informații despre capacitățile sistemelor de inteligență artificială. Responsabilii proiectului susțin că astfel vor fi mai ușor de depistat defecțiunile și de stabilit responsabilitățile în cazul unor incidente. De ce contează: infrastructură de control înainte de adopție în masă Inițiativa apare în contextul în care China accelerează integrarea „inteligenței artificiale întrupate” (sisteme AI care interacționează fizic cu mediul) în industrie, servicii și gospodării, pe fondul îmbătrânirii populației și al reducerii forței de muncă disponibile. Mai multe companii chineze dezvoltă roboți pentru fabrici, magazine și locuințe. Un exemplu menționat este compania GigaAI, care a prezentat un „majordom robotic” comercial, SeeLight S1, cu două brațe și deplasare pe roți. Primele 100 de unități ar urma să fie testate în locuințele angajaților chiar în această lună, iar extinderea programului în Wuhan este planificată până în prima jumătate a lui 2027. Directorul executiv Zhu Zheng a indicat un preț de aproximativ 15.000 de dolari (aprox. 69.000 lei) la momentul lansării pe piață. Riscuri și controverse: supraveghere și utilitate limitată în locuințe Introducerea identificării digitale a alimentat și îngrijorări privind protecția datelor, în condițiile în care roboții pentru locuințe folosesc camere, senzori și sisteme de monitorizare a mediului. Criticii avertizează că volumul de informații colectate ar putea oferi autorităților acces la date detaliate despre activitatea din spațiile în care sunt folosite aceste dispozitive, în timp ce oficialii chinezi susțin că scopul este administrarea roboților, monitorizarea funcționării și clarificarea responsabilităților tehnice. În paralel, o parte dintre experți rămân sceptici privind ritmul și utilitatea roboților umanoizi în mediul domestic. Guo Renjie, director la compania de proiectare robotică Zeroth, spune că locuințele sunt un mediu imprevizibil și în schimbare, iar Mark Rolston, fondatorul Argodesign, consideră că roboții ar putea ajunge în unele case în următorii ani, dar cu utilitate practică limitată. În ansamblu, Beijingul tratează identificarea și monitorizarea ca pe o infrastructură necesară înainte ca roboții umanoizi să fie adoptați pe scară largă, încercând să fixeze reguli de funcționare și control pentru o tehnologie pe care o vede tot mai relevantă economic și social. [...]
Nvidia își extinde miza dincolo de centrele de date, intrând pe piața PC-urilor cu un cip care promite să ruleze „agenți” AI local și să schimbe modul de interacțiune cu laptopurile și desktopurile, potrivit The Guardian . Mișcarea deschide o nouă linie de business pentru companie, dar analiștii citați avertizează că impactul financiar ar urma să se vadă în timp, nu imediat. Nvidia, evaluată la 5.000 miliarde dolari (aprox. 23.000 miliarde lei), a prezentat cipul RTX Spark , descris drept „supercip”, care va fi lansat în acest an și va fi folosit de producători precum Dell, Lenovo, Asus și HP, în combinație cu Windows de la Microsoft. CEO-ul Jensen Huang a vorbit despre „reinventarea PC-ului” pentru era AI, după trei ani de colaborare între Nvidia și Microsoft, la conferința Computex din Taiwan . Ce schimbă RTX Spark: AI „la margine”, nu în cloud Cipul este o combinație între un microprocesor și un cip grafic, dezvoltat cu ajutorul MediaTek din Taiwan, și este proiectat să ruleze agenți AI local (pe dispozitiv), în loc să se bazeze pe cloud (infrastructură la distanță). Consecința, în viziunea companiei, este că acești agenți ar putea naviga autonom pe PC, reducând dependența de interacțiunea clasică prin mouse și tastatură. Nvidia susține că, deși cipul este „foarte puternic”, computerele vor putea rămâne „subțiri și ușoare”. Huang a spus că Nvidia reimaginează PC-ul „pentru prima dată în 40 de ani”. De ce contează pentru piață: o confruntare directă cu Intel, Apple, Qualcomm și AMD Intrarea Nvidia cu un cip dedicat PC-urilor deschide „un nou front” în competiția pentru dominația în cipuri AI, punând compania în competiție mai directă cu Intel, Apple, Qualcomm și AMD. Publicația notează că Nvidia, lider în piața în plină expansiune a semiconductorilor pentru AI, împinge strategia dincolo de plăcile grafice, către cipuri integrate care pot alimenta întregul computer. Neil Shah, cofondator al Counterpoint Research, compară „momentul RTX Spark” cu apariția iPhone-ului, ChatGPT și DeepSeek și susține că direcția este trecerea de la PC-ul „centrat pe aplicații” la un „PC personal” bazat pe AI de tip agent (software care execută sarcini în numele utilizatorului). Investitorii: oportunitate pe termen lung, nu motor imediat de profit Susannah Streeter, chief investment strategist la Wealth Club, spune că inițiativa este o încercare „îndrăzneață” de a extinde dominația Nvidia dincolo de centrele de date către utilizarea de zi cu zi, dar că investitorii ar putea privi această mutare mai degrabă ca pe o oportunitate de creștere pe termen lung decât ca pe un factor imediat de câștiguri. În prezent, performanța Nvidia depinde „covârșitor” de cererea globală pentru infrastructură AI și putere de calcul în centrele de date, potrivit aceleiași analize. Context: rivalii accelerează, iar Nvidia își lărgește portofoliul Pe fondul intensificării „războaielor cipurilor”, Intel intenționează să înceapă livrările unui cip AI mai târziu în acest an și a anunțat un nou procesor grafic (GPU) Xe3P, cu numele de cod Crescent Island, descris drept construit pentru „generația” de agenți AI. În paralel, The Guardian notează că noul cip și unitatea centrală de procesare (CPU) Vera arată accentul tot mai mare al Nvidia pe produse pentru PC și CPU. Vera este descris ca fiind proiectat pentru agenți AI, iar printre primii adoptatori sunt menționați OpenAI, Anthropic și SpaceX. Ce urmează Din informațiile disponibile, RTX Spark ar urma să ajungă în produse ale mai multor producători de PC „în acest an”, în combinație cu Windows. Rămâne de văzut cât de repede se va traduce această extindere către PC-uri într-un aport material la venituri, în condițiile în care analiștii citați indică un orizont mai degrabă gradual. [...]
SoftBank ia în calcul investiții de până la 75 mld. euro în centre de date pentru IA în Franța , un pariu care ar putea schimba balanța infrastructurii europene de calcul, într-o regiune care încearcă să recupereze decalajul față de SUA și China, potrivit Economedia . Angajamentul ar fi cea mai mare investiție în inteligență artificială a grupului condus de Masayoshi Son în afara Statelor Unite și vine într-un moment convenabil politic pentru președintele Emmanuel Macron, înaintea evenimentului „Choose France” de săptămâna viitoare, unde Franța încearcă să atragă capital privat pentru proiecte industriale și tehnologice. Ce presupune proiectul: putere instalată de până la 5 GW până în 2031 Planul inițial prevede ca SoftBank să conducă o investiție de 45 de miliarde de euro pentru construirea unei capacități de 3,1 gigawați în regiunea Hauts-de-France până în 2031, cu încă 2 GW prevăzuți ulterior. Dacă proiectul ajunge la 5 GW, investiția totală ar urca la aproximativ 75 de miliarde de euro (87 de miliarde de dolari). Una dintre instalațiile principale ar urma să fie în Dunkerque, unde SoftBank ar colabora cu Schneider Electric pentru un centru dedicat infrastructurii de inteligență artificială și producției de roboți, poziționat pentru a deservi clienți din Londra, Bruxelles și Amsterdam. De ce contează: Europa caută avantaj competitiv prin energie și autorizări Miza economică este legată direct de costul și disponibilitatea energiei, de conectarea rapidă la rețea și de reglementările de planificare, date și emisii — factori care, potrivit materialului citat de Economedia, au împins investițiile mari în centre de date către regiuni mai „prietenoase” decât Europa. În discuțiile care au precedat acordul, Macron ar fi prezentat avantajele Franței: energie nucleară abundentă și aprobarea accelerată a facilităților de IA, potrivit unor persoane familiarizate cu întâlnirea. Finanțarea: SoftBank ar avea nevoie de parteneri încă nenumiți Estimările din industrie menționate în articol indică un cost total de aproximativ 50 de miliarde de dolari pentru fiecare 1 GW de infrastructură de IA (teren, construcție, energie și echipamente IT), ceea ce sugerează că planul depinde de atragerea unei finanțări „semnificativ mai mari” de la parteneri care nu au fost încă numiți. În structuri tipice de finanțare, SoftBank ar contribui cu o sumă inițială relativ mică din capital propriu, iar grosul ar veni din finanțare de proiect pe bază de împrumuturi, mai notează publicația. Context: expansiunea globală a SoftBank și riscul de execuție Proiectul din Franța se adaugă portofoliului SoftBank în infrastructura de IA, care include și un proiect de centru de date de 10 GW în Ohio, anunțat în martie de oficiali ai administrației Trump. Grupul este implicat și într-un consorțiu care vizează o infrastructură de IA de 5 GW în Abu Dhabi, alături de G42, OpenAI, Oracle, Nvidia și Cisco. Totuși, articolul atrage atenția că nu toate proiectele de acest tip promovate de politicieni și directori se concretizează: un proiect emblematic al OpenAI în Marea Britanie, prezentat în septembrie de guvernul condus de Keir Starmer, a fost suspendat pe termen nedeterminat. În plus, pentru facilitatea din Franța nu sunt încă stabiliți nici clienții finali, nici furnizorii de echipamente IT. [...]
Vizita lui Jensen Huang în Coreea de Sud poate accelera parteneriatele Nvidia cu conglomeratele locale pe AI și robotică , într-un moment în care companiile asiatice își consolidează lanțurile de aprovizionare și capacitățile de „AI fizic” (integrarea AI în sisteme care acționează în lumea reală, precum roboții), potrivit IT之家 . Informația, atribuită de publicație unor surse din industrie citate de The Korea Times, indică faptul că fondatorul și CEO-ul Nvidia ar urma să ajungă la Seul joi seara, după participarea la Computex Taipei 2026 , iar vineri să înceapă o serie de întâlniri cu lideri ai unor grupuri sud-coreene. Cine ar urma să participe și cine lipsește Conform acelorași surse, la discuții sunt așteptați: președintele SK Group, Chey Tae-won; președintele LG Group, Koo Kwang-mo; fondatorul și președintele consiliului Naver, Lee Hae-jin; președintele executiv al Hyundai Motor Group, Chung Eui-sun (care ar „lua în calcul” participarea). În schimb, președintele Samsung Group, Lee Jae-yong, este așteptat să nu participe, din cauza programului de deplasări externe, potrivit informațiilor citate. Ce teme sunt vizate: dincolo de semiconductori Observatori din industrie citați în material anticipează că agenda nu se va limita la cooperarea pe semiconductori pentru AI, ci ar putea include și robotică și „AI fizic”. Dacă întâlnirile se concretizează, miza operațională este extinderea colaborărilor Nvidia către aplicații industriale și platforme care combină hardware, software și implementare în teren. Separat, o sursă menționează că Naver discută cu Nvidia o posibilă vizită a lui Jensen Huang luni, săptămâna viitoare, la a doua clădire de birouri a companiei. IT之家 amintește că, în martie, președinta AMD, Lisa Su, a vizitat aceeași locație și a semnat un acord de cooperare privind infrastructura AI. [...]
NVIDIA își extinde „trusa” pentru agenți AI autonomi, mizând pe reducerea costurilor și pe controlul de securitate în enterprise , într-o mișcare care poate accelera adoptarea acestor „colegi digitali” în inginerie, securitate cibernetică și operațiuni, potrivit NVIDIA News . Noutatea nu este doar apariția unor modele și componente software, ci faptul că NVIDIA încearcă să standardizeze „stratul” care transformă un model AI într-un agent capabil să ruleze pe termen lung, cu memorie, orchestrare, utilizare de instrumente și politici de confidențialitate. În practică, compania împinge o combinație de elemente open-source (cod deschis) și parteneriate cu furnizori mari de software, pentru a face agenții mai ușor de construit și mai siguri de rulat în organizații. Ce livrează NVIDIA: toolkit, runtime securizat și „abilități” din CUDA-X Pachetul anunțat este centrat pe NVIDIA Agent Toolkit și include: NVIDIA NemoClaw (blueprint-uri, adică șabloane/planuri de implementare pentru agenți) – disponibil acum; modele NVIDIA Nemotron (deschise) pentru agenți care rulează „always-on”; NVIDIA OpenShell , un runtime (mediu de execuție) securizat cu politici de confidențialitate și control – disponibil în „early preview”; acces la bibliotecile NVIDIA CUDA-X ca „skills” (abilități) pe care agenții le pot apela pentru sarcini specializate. NVIDIA susține că această combinație oferă „blocuri” deschise pentru dezvoltarea enterprise, cu accent pe agenți care pot rula mult timp și pot fi guvernați prin politici. Unde se vede impactul operațional: inginerie și simulare, din săptămâni în ore În zona de proiectare și simulare (semiconductori și inginerie industrială), NVIDIA indică un beneficiu operațional direct: companii precum Cadence, Dassault Systèmes, Siemens și Synopsys folosesc NemoClaw pentru a construi „ingineri AI” autonomi care execută fluxuri de lucru de simulare și verificare, cu promisiunea de a comprima săptămâni de muncă în ore . Câteva exemple punctuale din anunț: Cadence folosește OpenShell pentru a securiza „ChipStack AI Super Agent”, un agent complet autonom pentru proiectare și verificare de cipuri; NVIDIA spune că este primul client care îl folosește pentru verificarea autonomă a propriilor proiecte. Dassault Systèmes utilizează NemoClaw și OpenShell pentru a „productiza” (a transforma în produs) o platformă de agenți autonomi pentru design, simulare și operațiuni de producție. Siemens integrează NemoClaw și OpenShell în Fuse EDA AI Agent, pentru orchestrarea fluxurilor multi-instrument în proiectarea de semiconductori și plăci de circuit. Synopsys lucrează cu NVIDIA la „ingineri AI” autonomi „always-on”, cu obiectivul de autonomie completă a fluxurilor de lucru. Separat, NVIDIA menționează și un pilot la Foxconn , care ar urma să folosească NemoClaw pentru platforme din zona medicală (Nurabot și CoDoctor) și pentru un agent de operațiuni de fabrică (MoMClaw), cu controale de confidențialitate în OpenShell. Miza de cost și performanță: Nemotron 3 Ultra și agenții „long-running” Pentru partea de „inteligență” a agenților, NVIDIA anunță Nemotron 3 Ultra , descris ca un model „mixture-of-experts” cu 550 de miliarde de parametri , orientat către agenți care rulează pe termen lung. Compania afirmă că modelul oferă: inferență de până la 5 ori mai rapidă ; costuri cu până la 30% mai mici pentru sarcini agentice complexe, comparativ cu „modele frontieră deschise” din aceeași clasă (fără a detalia în comunicat care sunt reperele exacte). Disponibilitatea indicată: Nemotron 3 Ultra este așteptat pe 4 iunie , inclusiv prin Hugging Face, ModelScope, OpenRouter și build.nvidia.com, ca microservicii NVIDIA NIM. De ce insistă NVIDIA pe runtime și politici: parteneriate cu Microsoft, Canonical și Red Hat Pe măsură ce agenții devin capabili să scrie cod, să creeze sub-agenți și să păstreze context între sesiuni, crește și riscul operațional. NVIDIA poziționează OpenShell ca stratul critic de control (politici, confidențialitate, „guardrails”) pentru rularea agenților la scară. În acest context: NVIDIA și Microsoft colaborează pentru o experiență „nativă” pe Windows, bazată pe noi „primitives” de securitate (identitate, izolare/containment, politici, securitate end-to-end), peste care OpenShell adaugă politici suplimentare și rutare „inteligentă” a cererilor către modele locale, în funcție de setările de confidențialitate; totodată, OpenShell poate „masca” informații personale în cereri trimise către modele din cloud. Canonical ar urma să integreze OpenShell cu Ubuntu prin snaps și „rocks” (containere compatibile OCI). Red Hat integrează OpenShell în platforma Red Hat AI și contribuie la proiectul open-source „upstream” pentru standardizarea modului în care agenții sunt gestionați pe platforme enterprise. NVIDIA mai indică faptul că aceste anunțuri continuă integrări recente cu SAP (Joule Studio runtime) și ServiceNow (Project Arc), însă fără a oferi detalii suplimentare despre calendar sau amploarea implementărilor. „Skills” pentru agenți: ce biblioteci CUDA-X devin accesibile NVIDIA spune că bibliotecile CUDA-X pot fi apelate de agenți ca abilități specializate, cu exemple precum: cuDF pentru procesare și analiză de date structurate la scară mare; cuOpt pentru optimizare (rutare, programare, alocare de resurse, lanț de aprovizionare) în timp real; AI-Q pentru rutare, context persistent și evaluare în fluxuri de cercetare și cunoaștere; NeMo pentru optimizare, evaluare și guvernanță (inclusiv rutare de modele și personalizare); PhysicsNeMo pentru modele de fizică și simulări; CUDA-Q pentru instalare și testare de programe cuantice, simulare și orchestrare de aplicații cuantice. Separat, compania menționează și o colecție de biblioteci și framework-uri open-source pentru „physical AI” (de exemplu, robotică și sisteme industriale), fără a detalia în acest material conținutul exact. Ce urmează Pe termen scurt, reperele sunt disponibilitatea deja anunțată pentru NemoClaw și „early preview” pentru OpenShell, respectiv lansarea așteptată a Nemotron 3 Ultra pe 4 iunie. Din perspectivă operațională, semnalul important este că furnizori mari de software industrial și EDA (electronic design automation) își construiesc agenți autonomi pe aceste componente, cu obiectivul declarat de a scurta semnificativ ciclurile de simulare și verificare și de a muta efortul uman către activități cu valoare mai mare. [...]
NVIDIA deschide accesul la Cosmos 3 , un model „foundation” pentru AI fizic, cu promisiunea de a scurta antrenarea de la luni la zile , potrivit NVIDIA News . Miza operațională este reducerea timpului și a costurilor de dezvoltare pentru roboți, vehicule autonome și agenți vizuali, printr-un model care combină raționarea, simularea lumii și generarea de acțiuni într-un singur sistem. Cosmos 3 este prezentat ca un „omnimodel” complet deschis, cu raționare vizuală nativă și generare multimodală (text, imagine, video, sunet ambiental și acțiuni). NVIDIA susține că această abordare, împreună cu „acuratețe fizică” ridicată, poate comprima ciclurile de antrenare și evaluare pentru aplicații de AI fizic de la luni la zile. Ce schimbă pentru dezvoltarea de roboți și vehicule autonome NVIDIA poziționează Cosmos 3 ca răspuns la o problemă structurală în AI fizic: generalizarea în lumea reală cu date limitate și cu „stive” de simulare fragmentate. Modelul folosește o arhitectură „mixture-of-transformers” (un ansamblu de transformere specializate), care combină un transformer de raționare cu unul „expert” de generare, pentru a înțelege interacțiuni între obiecte, mișcare și relații spațio-temporale înainte de a genera video și traiectorii de acțiune. Modelul a fost antrenat pe un set multimodal descris ca fiind „unul dintre cele mai mari” pentru AI fizic, cu „miliarde de eșantioane” din text, imagini, video, sunet și traiectorii de acțiune. Argumentul companiei este că această bază pre-antrenată reduce nevoia de date suplimentare și costurile de antrenare pentru echipele care construiesc sisteme de AI fizic. Cum poate fi folosit Cosmos 3 NVIDIA indică trei utilizări principale pentru dezvoltatori: model „vision-language” (model care înțelege și raționează pe mai multe tipuri de date, inclusiv imagine și text); „world model” / model video care simulează medii fizice și prezice stări viitoare ale lumii pentru antrenare și evaluare; „backbone” (coloană vertebrală) pentru „world action models”, folosite la antrenarea roboților pentru sarcini specifice. Compania afirmă că, între modelele deschise, Cosmos 3 se clasează pe primul loc în mai multe benchmark-uri și clasamente, inclusiv Artificial Analysis , Physics-IQ , PAI-Bench și R-Bench , pe dimensiuni precum acuratețea generării „lumii” și politici de acțiune. Portofoliu și disponibilitate: Super, Nano și Edge NVIDIA anunță trei variante: Cosmos 3 Super, pentru modele de robotică și vehicule autonome care au nevoie de acuratețe fizică și calitate maximă a generării; Cosmos 3 Nano, pentru raționare video și de acțiune „în fracțiuni de secundă”; Cosmos 3 Edge, „în curând”, pentru inferență în timp real la marginea rețelei (edge). Cosmos 3 Super și Cosmos 3 Nano sunt disponibile acum, iar Cosmos 3 Edge urmează să fie lansat ulterior. Potrivit companiei, dezvoltatorii pot testa Cosmos 3 pe build.nvidia.com, pot descărca modelele deschise de pe Hugging Face, le pot personaliza și pot genera date sintetice cu Hugging Face Diffusers și resurse pe GitHub, iar pentru implementare sunt oferite și ca microservicii NVIDIA NIM. Coaliție pentru „modele de lume” deschise și infrastructură de antrenare În paralel, NVIDIA lansează NVIDIA Cosmos Coalition, o colaborare globală între dezvoltatori de „world models”, laboratoare AI și jucători din robotică, cu membri fondatori precum Agile Robots , Black Forest Labs, Generalist, LTX, Runway și Skild AI. Coaliția urmărește contribuții comune de modele, cercetare și tehnici de evaluare, folosind tehnologii Cosmos, instrumente de antrenare și infrastructură NVIDIA DGX Cloud pentru antrenare la scară mare. NVIDIA mai spune că platforma Cosmos include seturi noi de date (robotică, fizică, mișcare umană, condus autonom, siguranță în depozite și raționare spațială) și „abilități” pentru agenți de AI fizic, precum reconstrucția neurală a scenelor, generarea de imagini cu defecte și augmentarea video. În lista de utilizatori menționați apar companii din robotică, vehicule autonome și agenți vizuali pentru aplicații industriale și „smart spaces”. „Big bang-ul AI-ului fizic este chiar după colț datorită progreselor în raționare multimodală, limbaj, viziune și modele ale lumii”, a declarat Jensen Huang , fondator și CEO NVIDIA. Pentru companii, semnalul principal este că NVIDIA încearcă să standardizeze și să accelereze fluxurile de lucru pentru AI fizic printr-un model deschis și un ecosistem de instrumente, distribuție și infrastructură. Rămâne de văzut cât de repede se va traduce promisiunea „luni la zile” în productivitate măsurabilă în proiecte comerciale, mai ales pe măsură ce varianta Edge va deveni disponibilă pentru inferență în timp real. [...]
