Nvidia-ն առևտրային օգտագործման համար բացել է ինքնավար վարման AI մոդելը

NVIDIA ↘ 1.47% ընկերությունը երեքշաբթի օրը Linux Foundation-ի OpenMDW-1.1 արտոնագրով առևտրային հասանելիություն է տրամադրել Alpamayo 2 Super-ին՝ ինքնավար տրանսպորտային միջոցների համար նախատեսված 34 միլիարդ պարամետրով տրամաբանող մոդելին: Այս թողարկումը վերացնում է արտոնագրային սահմանափակումները, որոնք նախկինում սահմանափակում էին Alpamayo մոդելների ընտանիքը միայն հետազոտական օգտագործմամբ՝ ճանապարհ հարթելով ավտոարտադրողների, ռոբոտաքսիների օպերատորների և մատակարարների համար՝ տեխնոլոգիան արտադրության մեջ ներդնելու առանց NVIDIA-ի հավելյալ թույլտվության:techbuzz+1

Մոդելը, որը NVIDIA-ն բնութագրում է որպես Hugging Face հարթակում ինքնավար վարման համար ամենաշատ կիրառվող բաց տրամաբանական մոդելների ընտանիք՝ ավելի քան 500,000 ներբեռնումներով, համատեղում է Cosmos 3 Super Reasoner-ի հիման վրա կառուցված 32 միլիարդ պարամետրով տեսալեզվական հիմքը (backbone) և 2 միլիարդ պարամետրով դիֆուզիոն գործողությունների դեկոդերը:unite+1

Ինչ է անում մոդելը

Alpamayo 2 Super-ը նախագծված է որպես մշակման գործիք, այլ ոչ թե ծրագրային ապահովում, որն ուղղակիորեն կղեկավարի տրանսպորտային միջոցը: Այն ծառայում է որպես «ուսուցիչ մոդել» ամպային աշխատանքային հոսքերի համար՝ գեներացնելով տրամաբանական շղթաներ, սինթետիկ վերապատրաստման տվյալներ և հետագծի արդյունքներ, որոնք կարող են վերածվել (դիստիլացվել) ավելի փոքր մոդելների՝ օպտիմալացված տրանսպորտային միջոցների ներքին սարքավորումների համար, ինչպիսին է NVIDIA-ի DRIVE AGX Thor-ը:unite

Յուրաքանչյուր վարման սցենարի համար մոդելն արտադրում է հինգ փոխկապակցված արդյունք՝ պլանավորված հետագիծ, որոշումը բացատրող պատճառահետևանքային տրամաբանական շղթա, բարձր մակարդակի մետա-գործողություն (օրինակ՝ ճանապարհը զիջելը կամ գոտին փոխելը), վերապատրաստման տվյալների համար ավտոմատ գեներացված տրամաբանական պիտակներ և տեսախցիկի պատկերների կոնկրետ տիրույթներին կապված տեսողական հարցերի պատասխաններ: Սա միավորում է այն հնարավորությունները, որոնք նախկինում պահանջում էին առանձին մոդելների պահպանում մշակման աշխատանքային հոսքի յուրաքանչյուր փուլի համար:developer.nvidia+1

LingoQA տեսողական հարց ու պատասխանի թեստում (benchmark) NVIDIA-ն հայտնում է, որ մոդելը հավաքել է 79.2 միավոր, ինչը, ըստ ընկերության, առաջին տեղն է զբաղեցնում գնահատված գրեթե 40 մոդելների շարքում՝ գերազանցելով Qwen2.5-VL (72B)-ին 17 միավորով, Gemini 2.5 Pro-ին՝ 15.1 միավորով և GPT-4o-ին՝ 23.2 միավորով:unite+1

CES-ից մինչև առևտրային ներդրում

Alpamayo ընտանիքի դեբյուտը տեղի ունեցավ հունվարին կայացած CES 2026 ցուցահանդեսում, երբ գլխավոր տնօրեն Ջենսեն Հուանգը ներկայացրեց օրիգինալ 10 միլիարդ պարամետրով մոդելը, որը NVIDIA-ն անվանեց ոլորտում առաջին մտքի շղթայի (chain-of-thought) տրամաբանական մոդելը ինքնավար տրանսպորտային միջոցների հետազոտության համար: Այնուհետև Alpamayo 2 Super-ը ներկայացվեց մայիսի 31-ին կայացած GTC Taipei-ում, իսկ առևտրային հասանելիությունը խոստացվեց 2026 թվականի ամռանը:finance.yahoo+3

Մոդելն ուղղված է այն իրավիճակներին, որոնք ոլորտում անվանում են «երկար պոչի» (long-tail) իրադարձություններ. դրանք հազվադեպ, բարդ երթևեկության իրավիճակներ են, ինչպիսիք են երթևեկությունը կարգավորող շինարարները, արտակարգ իրավիճակների մեքենաների անսովոր վարքագիծը կամ ճանապարհի վրայի առարկաները, որոնց դեպքում սովորական ընկալման համակարգերը դժվարանում են կողմնորոշվել: NVIDIA-ի պատճառահետևանքային շղթաները ինտեգրվում են իր Halos անվտանգության վավերացման աշխատանքային հոսքերին՝ աջակցելով ISO/PAS 8800-ի հետ համապատասխանությանը, որը ճանապարհային տրանսպորտային միջոցներում AI-ի անվտանգության ստանդարտն է:unite+1

Ռազմավարական դիրքավորում

Մոդելը բաց թողարկելով՝ NVIDIA-ն իրեն դիրքավորում է որպես ինքնավար տրանսպորտային միջոցների արդյունաբերության ենթակառուցվածք, այլ ոչ թե ռոբոտաքսիների օպերատորների մրցակից: Մշակողների թիմերը կարող են կարգավորել (fine-tune) մոդելը սեփական տրանսպորտային պարկի տվյալների հիման վրա, ստացված մոդելները պահել ընկերության ներսում, դրանք վերածել տրանսպորտային միջոցների հաշվարկների համար նախատեսված տարբերակների և թողարկել առևտրային նպատակներով, և այս ամենը մեկ արտոնագրի ներքո: Այս մոտեցումն արտացոլում է ընկերության ավելի լայն ռազմավարությունը՝ ստանալ հարթակի և սարքավորումների եկամուտներ՝ միաժամանակ հնարավորություն տալով մրցակիցների համակարգերի աշխատանքին. սա մի մոտեցում է, որն ընկերությունն արդեն կիրառել է AI հաշվարկներում իր GPU էկոհամակարգի միջոցով:techbuzz+1