Nvidia-მ ავტონომიური მართვის AI მოდელი კომერციული გამოყენებისთვის გახსნა

სამშაბათს NVIDIA-მ ↘ 1.47% Alpamayo 2 Super, ავტონომიური ტრანსპორტისთვის განკუთვნილი 34 მილიარდ პარამეტრიანი ლოგიკური აზროვნების მოდელი, კომერციულად ხელმისაწვდომი გახადა Linux Foundation-ის OpenMDW-1.1 ლიცენზიით. ეს ნაბიჯი აუქმებს სალიცენზიო შეზღუდვებს, რომლებიც მანამდე Alpamayo-ს მოდელების ოჯახს მხოლოდ კვლევითი მიზნებით ზღუდავდა, და გზას უხსნის ავტომწარმოებლებს, რობოტაქსების ოპერატორებსა და მომწოდებლებს, დანერგონ ეს ტექნოლოგია წარმოებაში NVIDIA-სგან დამატებითი ნებართვის გარეშე.techbuzz+1

მოდელი, რომელსაც NVIDIA ახასიათებს, როგორც Hugging Face-ზე ავტონომიური მართვისთვის ყველაზე ფართოდ გამოყენებულ ღია ლოგიკურ მოდელს 500,000-ზე მეტი ჩამოტვირთვით, აერთიანებს Cosmos 3 Super Reasoner-ზე დაფუძნებულ 32 მილიარდ პარამეტრიან ვიზუალურ-ენობრივ ბირთვს და დიფუზიაზე დაფუძნებულ 2 მილიარდ პარამეტრიან მოქმედების დეკოდერს.unite+1

რას აკეთებს მოდელი

Alpamayo 2 Super შექმნილია როგორც დეველოპმენტის ინსტრუმენტი და არა როგორც პროგრამული უზრუნველყოფა, რომელიც უშუალოდ მართავს ავტომობილს. იგი ასრულებს „მასწავლებელი მოდელის“ როლს ღრუბლოვან სამუშაო პროცესებში: აგენერირებს ლოგიკურ ჯაჭვებს, სინთეზურ სატრენინგო მონაცემებსა და ტრაექტორიის შედეგებს, რომლებიც შეიძლება გარდაიქმნას უფრო მცირე მოდელებად, ოპტიმიზებულად ავტომობილის შიდა აპარატურისთვის, როგორიცაა NVIDIA-ს DRIVE AGX Thor.unite

თითოეული საგზაო სცენარისთვის მოდელი აგენერირებს ხუთ ურთიერთდაკავშირებულ შედეგს: დაგეგმილ ტრაექტორიას, გადაწყვეტილების განმარტებით მიზეზ-შედეგობრივ ლოგიკურ ჯაჭვს, მაღალი დონის მეტა-მოქმედებას, როგორიცაა გზის დათმობა ან ზოლის შეცვლა, ავტომატურად გენერირებულ ლოგიკურ იარლიყებს სატრენინგო მონაცემებისთვის და ვიზუალურ კითხვა-პასუხებს, რომლებიც მიბმულია კამერის სურათების კონკრეტულ უბნებთან. ეს აერთიანებს იმ შესაძლებლობებს, რომლებიც მანამდე დეველოპმენტის სამუშაო პროცესის თითოეული ეტაპისთვის ცალკეული მოდელების შენარჩუნებას მოითხოვდა.developer.nvidia+1

LingoQA-ის ვიზუალური კითხვა-პასუხის ტესტში, NVIDIA-ს ინფორმაციით, მოდელმა 79.2 ქულა დააგროვა, რაც მას პირველ ადგილზე აყენებს თითქმის 40 შეფასებულ მოდელს შორის. მან 17 ქულით გაუსწრო Qwen2.5-VL (72B)-ს, 15.1 ქულით Gemini 2.5 Pro-ს და 23.2 ქულით GPT-4o-ს.unite+1

CES-დან კომერციულ დანერგვამდე

Alpamayo-ს ოჯახის დებიუტი იანვარში, CES 2026-ზე შედგა, როდესაც კომპანიის გენერალურმა დირექტორმა, ჯენსენ ჰუანგმა, წარადგინა ორიგინალი 10 მილიარდ პარამეტრიანი მოდელი, რომელსაც NVIDIA-მ უწოდა ინდუსტრიაში პირველი „აზროვნების ჯაჭვის“ მოდელი ავტონომიური ტრანსპორტის კვლევისთვის. Alpamayo 2 Super კი მოგვიანებით, 31 მაისს, GTC Taipei-ზე იქნა წარდგენილი, ხოლო მისი კომერციული ხელმისაწვდომობა 2026 წლის ზაფხულისთვის დაანონსდა.finance.yahoo+3

მოდელი მიზნად ისახავს იმას, რასაც ინდუსტრიაში „გრძელი კუდის“ მოვლენებს უწოდებენ: იშვიათ, რთულ საგზაო სიტუაციებს, როგორიცაა გზის მშენებლები, რომლებიც არეგულირებენ მოძრაობას, საგანგებო სამსახურების მანქანების უჩვეულო ტრაექტორიები ან გზაზე არსებული საგნები, რომლებთან გამკლავებაც ტრადიციულ აღქმის სისტემებს უჭირთ. NVIDIA-ს მიზეზ-შედეგობრივი ჯაჭვები ინტეგრირდება მისსავე Halos უსაფრთხოების ვალიდაციის სამუშაო პროცესებთან, რაც ხელს უწყობს ISO/PAS 8800-თან შესაბამისობას, რომელიც საგზაო ტრანსპორტში ხელოვნური ინტელექტის უსაფრთხოების სტანდარტია.unite+1

სტრატეგიული პოზიციონირება

მოდელის ღიად გამოშვებით NVIDIA საკუთარ თავს პოზიციონირებს როგორც ინფრასტრუქტურას ავტონომიური ტრანსპორტის ინდუსტრიისთვის და არა როგორც რობოტაქსების ოპერატორების კონკურენტს. დეველოპერულ გუნდებს შეუძლიათ მოდელის მორგება საკუთარი ავტოპარკის მონაცემებზე, მიღებული მოდელების შიდა გამოყენებაში დატოვება, მათი ადაპტირება ავტომობილის შიდა გამოთვლებისთვის და კომერციული რეალიზაცია: ეს ყველაფერი ერთი ლიცენზიის ფარგლებში. ეს მიდგომა ასახავს კომპანიის უფრო ფართო სტრატეგიას: მიიღოს შემოსავალი პლატფორმებიდან და აპარატურიდან და ამავდროულად ხელი შეუწყოს კონკურენტების სისტემების მუშაობას. ეს არის სტრატეგია, რომელიც მან უკვე წარმატებით განახორციელა ხელოვნური ინტელექტის გამოთვლებში თავისი GPU ეკოსისტემით.techbuzz+1