مدل‌های متن‌باز ان‌ویدیا برای پژوهش خودروهای خودران

مدل‌های متن‌باز ان‌ویدیا برای پژوهش خودروهای خودران

نویسنده

 

ان‌ویدیا مدل‌های متن‌باز هوش مصنوعی برای تحقیق روی خودروهای خودران معرفی کرد

شرکت ان‌ویدیا (Nvidia)، غول پردازنده‌های گرافیکی و زیرساخت هوش مصنوعی، روز دوشنبه از مجموعه‌ای از زیرساخت‌ها و مدل‌های جدید هوش مصنوعی رونمایی کرد که هدف آن‌ها ساخت «ستون فقرات» فناوری برای «هوش مصنوعی فیزیکی» است؛ یعنی ربات‌ها و خودروهای خودرانی که بتوانند دنیای واقعی را ببینند، درک کنند و با آن تعامل داشته باشند.

تحلیل — هوش مصنوعی فیزیکی، مرحلهٔ بعدی انقلاب AI
ان‌ویدیا دیگر تنها به تولید مدل‌های زبانی محدود نمی‌شود؛ بلکه با ترکیب چشم، ذهن و استدلال، در حال ساخت «مغز هوشمند» برای ربات‌ها و خودروهای آینده است. این حرکت هم فضای پژوهشی را گسترش می‌دهد و هم تقاضا برای سخت‌افزارهای تخصصی آن را تضمین می‌کند.

در کنفرانس هوش مصنوعی NeurIPS در سن‌دیگو (ایالت کالیفرنیا، آمریکا)، شرکت ان‌ویدیا از Alpamayo-R1 رونمایی کرد؛ یک «مدل متن‌باز استدلالیِ دیداری–زبانی» ویژهٔ تحقیقات در حوزهٔ رانندگی خودران. این مدل در قالب یک open reasoning vision language model معرفی شده که مشخصاً برای سناریوهای رانندگی خودران طراحی شده است. مدل‌های دیداری–زبانی می‌توانند متن و تصویر را به‌صورت هم‌زمان پردازش کنند و در حوزهٔ خودرو خودران این یعنی خودرو می‌تواند محیط اطراف خود را «ببیند» و بر اساس آنچه درک می‌کند تصمیم بگیرد.

Alpamayo-R1: مغزی که قبل از تصمیم‌گیری «فکر» می‌کند

مدل Alpamayo-R1 روی مدل استدلالی Cosmos-Reason ان‌ویدیا بنا شده است؛ مدلی که قبل از هر پاسخ، چند مرحله «فکر» می‌کند و سناریوهای مختلف را می‌سنجد. خانوادهٔ مدل‌های Cosmos برای نخستین بار در ژانویهٔ ۲۰۲۵ معرفی شد و نسخه‌ها و مدل‌های تکمیلی دیگری نیز در آگوست همان سال منتشر شدند.

به گفتهٔ ان‌ویدیا، فناوری‌هایی مانند Alpamayo-R1 برای رسیدن شرکت‌ها به سطح ۴ رانندگی خودران حیاتی است؛ سطحی که در آن خودرو می‌تواند در یک محدودهٔ تعریف‌شده و تحت شرایط مشخص، کاملاً بدون راننده و خودکار حرکت کند؛ موضوعی که شرکت در یک پست وبلاگی به آن اشاره کرده است. هدف ان‌ویدیا این است که چنین مدل‌های استدلالی، نوعی «حس شهودی» و شهود شبیه انسان را به سیستم‌های خودران اضافه کنند تا خودروها بتوانند در موقعیت‌های پیچیده و مبهم، تصمیم‌های منطقی‌تر و نزدیک‌تر به رفتار رانندهٔ انسانی بگیرند.

دسترسی عمومی و ابزارهای همراه برای توسعه‌دهندگان

این مدل جدید هم‌اکنون روی GitHub و Hugging Face در دسترس پژوهشگران و توسعه‌دهندگان قرار گرفته است تا بتوانند آن را در پروژه‌های خودران و رباتیک به‌کار بگیرند یا برای کاربردهای خاص خود آموزش مجدد دهند. همزمان با معرفی این مدل دیداری–زبانی، ان‌ویدیا مجموعه‌ای از راهنماهای مرحله‌به‌مرحله، منابع استنتاج و گردش‌کارهای پس از آموزش را نیز روی GitHub منتشر کرده که در قالب بسته‌ای به نام «Cosmos Cookbook» ارائه می‌شود تا توسعه‌دهندگان راحت‌تر مدل‌های Cosmos را برای سناریوهای خود تنظیم و ارزیابی کنند.

نگاه بنیان‌گذار — موج بعدی هوش مصنوعی، فیزیکی است
جنسن هوانگ، مدیرعامل ان‌ویدیا، پیش‌تر اعلام کرده: «موج بعدی هوش مصنوعی، هوش مصنوعی فیزیکی خواهد بود.» این دیدگاه با ادعای Bill Dally، مدیر علمی ان‌ویدیا، در گفت‌وگویی با TechCrunch هم تأیید شد که در آن می‌گوید: «ربات‌ها نقش بسیار بزرگی در اقتصاد و زندگی روزمره بازی خواهند کرد و ما می‌خواهیم مغز همهٔ این ربات‌ها را بسازیم.»

این اعلامیه‌ها در ادامهٔ حرکت پرشتاب ان‌ویدیا به سمت «هوش مصنوعی فیزیکی» است؛ مسیری که مستقیماً به افزایش تقاضا برای GPUهای پیشرفتهٔ این شرکت در حوزه‌هایی مانند رباتیک و خودروهای خودران منجر می‌شود.

دسترسی سریع و ایمن به ابزارهای قدرتمند فناوری!
نویسنده
نویسنده

بیوگرافی در دسترس نیست.

چگونه هوش مصنوعی، استراتژی‌های ورود به بازار استارتاپ‌ها را زیر و رو می‌کند؟ نگاه OpenAI و Google Cloud
اخبار هوش مصنوعی

چگونه هوش مصنوعی، استراتژی‌های ورود به بازار استارتاپ‌ها را زیر و رو می‌کند؟ نگاه OpenAI و Google Cloud

نویسنده

چگونه OpenAI و گوگل، تأثیر هوش مصنوعی بر استراتژی‌های ورود به بازار را می‌بینند

برای سال‌ها، وقتی استارتاپ‌ها به مرحله فروش محصول می‌رسیدند، می‌توانستند به هر تعداد «پلی‌بوک» سنتی برای ورود به بازار تکیه کنند، اما مثل بسیاری چیزهای دیگر، هوش مصنوعی در حال تغییر دادن شیوه آماده‌سازی شرکت‌ها برای رفتن به بازار است.

ماکس آلتشولر، شریک عمومی در صندوق GTMfund، به حاضران در TechCrunch Disrupt ماه گذشته گفت: «امروز بیش از هر زمان دیگری می‌توانید با منابع کمتر کارهای بیشتری انجام دهید.»

نکته کلیدی:
«وقتی مشاوران خوبی در اطراف خود دارید، می‌توانید برخی از پلی‌بوک‌های آزموده‌شده را یاد بگیرید. این چیزها کنار نرفته‌اند. همچنان لازم است درکی کلی از چگونگی و چرایی کارکرد برخی روش‌ها در بازاریابی داشته باشید.»

با این حال، چالش برای بنیان‌گذاران و مدیران اجرایی این است که بتوانند تعادل ظریفی برقرار کنند. او گفت در حالی که این بحث وجود دارد که استارتاپ‌ها توسعه‌دهندگانی مسلط به هوش مصنوعی را استخدام کنند و آن‌ها را روی مسائل معمول go-to-market (GTM) رها کنند، هنوز هم نیاز به تخصص‌های عمیق‌تر در حوزه‌های مشخص دیده می‌شود.

الیسون واگنفلد، معاون بازاریابی در Google Cloud، گفت هنر و مهارت بازاریابی همچنان کاملاً ضروری است.

او گفت: «قطعاً به دانش هوش مصنوعی، کنجکاوی نسبت به AI و حضور تکنولوژیست‌ها نیاز دارید، اما در عین حال باید بفهمید هدف بازاریابی چیست، بینش مشتری را درک کنید، تحقیق انجام دهید و بدانید یک خلاقیت عالی چه ویژگی‌هایی دارد.»

تحلیل:
«به گفته او، تیم‌هایی که هوش مصنوعی را به کار می‌گیرند می‌توانند خیلی سریع‌تر حرکت کنند: «می‌توانید با پیام‌های بسیار بیشتری خیلی زود وارد بازار شوید و بعد با نگاهی کل‌نگر به این فکر کنید که واقعاً در پی حرکت دادن کدام شاخص‌ها هستید.»

بخش لیست انتظار Disrupt 2026

در بخش میانی صفحه، TechCrunch از خوانندگان می‌خواهد برای رویداد Disrupt 2026 در سن‌فرانسیسکو در تاریخ ۱۳ تا ۱۵ اکتبر ۲۰۲۶ در لیست انتظار ثبت‌نام کنند؛ رویدادی که میزبان شرکت‌ها و افرادی مانند Google Cloud، Netflix، Microsoft، Box، Phia، a16z، ElevenLabs، Wayve، Hugging Face، الاد گیل و وینود خوسلا بوده و بیش از ۲۵۰ رهبر صنعت در ۲۰۰+ جلسه را شامل می‌شود.

مارک مانارا، مدیر بخش استارتاپ‌ها در OpenAI، می‌گوید بسیاری از استارتاپ‌ها هوش مصنوعی را در استراتژی GTM خود پذیرفته‌اند، هرچند الزاماً فقط با این هدف که منابع کمتری صرف کنند.

او گفت: «جنبشی شکل گرفته که بله، می‌توانید با منابع کمتر کارهای بیشتری انجام دهید، اما در عین حال می‌توانید روی نحوه انجام آن هم بسیار متمرکز و دقیق باشید. سطح شخصی‌سازی و دنبال کردن سیگنال‌ها که امروز با AI ممکن است، حالا واقعاً متمایز است.»

به گفته او، اکنون ابزارهایی برای ساختن لیست لید وجود دارد که بسیار پیشرفته‌تر از گذشته عمل می‌کنند. به جای یک جست‌وجوی ساده در پایگاه داده، پرامپت‌های مبتنی بر AI می‌توانند به استارتاپ‌ها کمک کنند مشتریان بالقوه‌ای را پیدا کنند که دقیقاً با مجموعه‌ای خاص از شروط و ویژگی‌ها تطبیق دارند.

او اضافه کرد که بازاریابی درون‌گرا (Inbound) هم تغییر کرده است؛ زیرا می‌توان از نتایج همان پرامپت‌ها برای ارزیابی و امتیازدهی لیدهای ورودی با دقتی بیشتر از گذشته استفاده کرد.

وقتی استارتاپی می‌خواهد استراتژی ورود به بازار خود را طراحی کند، واگنفلد می‌گوید مهم است که از ابتدا به این فکر کند که چه ویژگی‌هایی را در تیم GTM نیاز دارد.

او گفت: «این یک تغییر در نگاه استخدامی است؛ در گذشته تمرکز بر استخدام متخصصانی بود که در یک حوزه، و گاهی حتی در یک زیرشاخه بسیار محدودِ بازاریابی یا فروش، مهارت عمیق داشتند. اما حالا بحث بر سر جذب آدم‌هایی است که حس کنجکاوی و توان درک دارند. این تقریباً مهم‌ترین ویژگی برای استخدام است.»

دسترسی سریع و ایمن به ابزارهای قدرتمند فناوری!
نویسنده
نویسنده

بیوگرافی در دسترس نیست.

{{ userMessage }}
در حال پردازش