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以自我为中心的合成数据生成器
EgoGen是一个用于生成以自我为中心的合成数据的系统,它能够模拟头戴设备(HMDs)的相机装置,并从相机佩戴者的视角渲染多种传感器数据。该系统提供了丰富的多模态数据和准确的注释,适用于自我感知任务。
为人工智能提供多模态数据支持的高效数据库解决方案。
Activeloop Deep Lake是一个专为人工智能设计的数据库,支持多模态数据(如文本、图像、视频等)的高效存储和检索。它通过优化数据处理流程,帮助企业和开发者快速构建和部署AI应用,显著提升数据准备和模型训练的效率。Deep Lake的技术优势在于其高性能、可扩展性和易用性,使其成为AI开发中的重要基础设施。产品主要面向企业级用户和AI开发者,提供灵活的定价方案以满足不同规模用户的需求。
新一代生成式AI模型
Liquid Foundation Models (LFMs) 是一系列新型的生成式AI模型,它们在各种规模上都达到了最先进的性能,同时保持了更小的内存占用和更高效的推理效率。LFMs 利用动态系统理论、信号处理和数值线性代数的计算单元,可以处理包括视频、音频、文本、时间序列和信号在内的任何类型的序列数据。这些模型是通用的AI模型,旨在处理大规模的序列多模态数据,实现高级推理,并做出可靠的决策。
AI赋能的精准医疗平台
Tempus是一个利用人工智能和大数据技术来加速新靶点发现、预测治疗效果、识别潜在的临床试验,并提前诊断多种疾病的精准医疗平台。通过其创新技术,Tempus致力于改善患者护理,提供高质量的测试、临床试验匹配和深入的研究数据,推动科学发现。
多维奖励模型,助力构建自定义大型语言模型。
Nemotron-4-340B-Reward是由NVIDIA开发的多维奖励模型,用于合成数据生成管道,帮助研究人员和开发者构建自己的大型语言模型(LLMs)。该模型由Nemotron-4-340B-Base模型和一个线性层组成,能够将响应末尾的标记转换为五个标量值,对应于HelpSteer2属性。它支持最多4096个标记的上下文长度,并能够对每个助手轮次的五个属性进行评分。
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