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- 엔비디아는 자율주행을 위한 엔비디아 드라이브 알파마요-R1을 포함하여 물리적, 디지털 AI를 위한 새로운 도구와 오픈 모델 개발을 공개했습니다.
- 이 기술 대기업은 NeurIPS AI 컨퍼런스에서 자사의 오픈 AI 모델, 도구 및 데이터 세트 컬렉션을 더욱 확장하고 있다고 밝혔습니다.
- 엔비디아 연구진은 강화 훈련이 AR1의 사후 훈련에 효과적이라는 것이 입증되었다고 주장했습니다.
엔비디아는 자율주행을 위한 엔비디아 드라이브 알파마요-R1(AR1)을 포함하여 물리 및 디지털 AI를 위한 새로운 도구와 개방형 모델 개발을 공개했습니다. 이 기술 대기업은 NeurIPS AI 컨퍼런스에서 개방형 AI 모델, 도구 및 데이터세트 클러스터를 더욱 확장할 것이라고 발표했습니다.
엔비디아는 새로운 개방형 물리 및 디지털 AI 모델이 AI 산업을 비롯한 다양한 분야의 연구를 지원하는 것을 목표로 한다고 밝혔습니다. 알파마요-R1은 자율주행차를 위한 세계 최초의 산업 규모 개방형 추론 시각·언어·행동(VLA) 모델이라고 강조했습니다. 엔비디아는 또한 AI 안전 및 음성 인식을 위한 새로운 데이터 세트와 모델 출시를 암시했습니다.
이 기술 회사의 연구원들은 이번 컨퍼런스에서 발표할 70편 이상의 논문, 워크숍, 강연을 준비했습니다. 회사는 의학 연구, 자율주행, AI 추론을 아우르는 혁신적인 프로젝트들을 소개합니다.
엔비디아, 오픈소스에 대한tron강력한 의지 표명
이 거대 기술 기업은 보여주었으며 이번 AI 행사에서 오픈 소스에 대한 더욱 확고한 의지를tron AI 도구 제품군을 최고 수준으로 평가했습니다. 이 평가는 공유된 기술 정보의 양, 모델 라이선스의 사용 편의성, 데이터 사용 규정의 명확성 등을 기준으로 합니다.
한편, AR1(알파마요-R1)은 사고 사슬 기반 AI 추론과 경로 계획을 통합하여 레벨 4 자율주행을 구현하고 다양한 도로 상황에서 자율주행차(AV) 안전성을 향상시킵니다. 이 칩 제조업체는 이전 자율주행 모델들이 보행자가 많은 교차로, 자전거 도로에 이중 주차된 차량, 또는 다가오는 도로 폐쇄와 같은 상황에서 어려움을 겪었다고 밝혔습니다. 그러나 추론 기능은 자율주행차에 사람처럼 운전할 수 있는 상식을 제공합니다.
AR1 모델은 시나리오를 세분화하고 각 단계를 추론하여 가능한 모든 결과를 고려함으로써 이를 달성합니다. 그런 다음 상황 데이터를 활용하여 가장 효과적인 행동 방침을 결정합니다.
엔비디아는 AR1이 사고 연쇄 추론 방식을 활용하여 경로를 따라 데이터를 처리하고, 그 정보를 바탕으로 무단횡단하는 보행자를 피하기 위해 멈추는 등의 궤적을 계획한다고 주장합니다. 이 모델의 개방형 기반은 엔비디아의 Cosmos , 연구자들이 비상업적 용도에 맞게 모델을 맞춤 설정할 수 있도록 합니다.
칩 제조업체에 따르면, 연구원들은 AR1 모델을 AV용 벤치마킹이나 실험 애플리케이션 개발을 위해 맞춤 설정할 수도 있습니다. 엔비디아 드라이브 알파마요-R1은 허깅 페이스(Hugging Face)와 깃 허브(GitHub), 모델 학습 및 평가에 사용되는 데이터의 일부는 엔비디아 피지컬 AI 오픈 데이터셋(Nvidia Physical AI Open Datasets)에서 이용 가능합니다.
강화 학습은 AR1의 훈련 후 효과 입증
엔비디아 연구진은 강화 학습이 AR1의 사후 학습에 효과적이라는 것이 입증되었다고 주장했습니다. 또한 개발자들이 Cosmos 을 단계별로 학습할 수 있다고 강조했습니다. 연구진은 빠른 시작 추론 및 고급 사후 학습 예시를 Cosmos 쿡북. 물리 AI 개발자를 위한 이 종합 가이드는 단계별 데이터 큐레이션, 모델 평가 및 합성 데이터 생성 과정을 다룹니다.
한편, 이 칩 제조업체는 Cosmos기반 애플리케이션의 가능성이 사실상 무한하다고 밝혔습니다. 이 기술 대기업은 LidarGen, Omniverse NuRec Fixer, Cosmos Policy, ProtoMotions3 등 Cosmos기반 애플리케이션의 사례를 제시했습니다.
이 기술 회사는 LidarGen이 자율주행차 시뮬레이션을 위한 라이더 데이터를 생성하는 세계 최초의 모델이라고 자랑했습니다. 또한 로봇 및 자율주행차 시뮬레이션을 위한 Omniverse NuRec Fixer 모델이 엔비디아의 Cosmos 예측(Cosmos Predict)을 활용한다고 밝혔습니다.
ProtoMotions3는 엔비디아 뉴턴과 아이작 랩을 기반으로 구축된 오픈소스 GPU 가속 프레임워크입니다. 칩 제조업체에 따르면, 이 프레임워크는 물리적으로 시뮬레이션된 휴머노이드 로봇과 디지털 휴먼을 훈련하는 데 사용될 수 있습니다. Cosmos 월드 파운데이션 모델(WFM)은 사실적인 장면을 생성하는 데 사용될 수 있습니다.
사후 학습하는 데 사용할 수 있습니다 Groot N .
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