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The training framework sends task prompts to the agent server in the NeMo Gym. The agent server coordinates with the policy model server and external resources server to collect rollouts and verify task performance. The scored trajectories are returned back to the Training Framework for model updates.github链接https://github.com/NVIDIA-NeMo/Gym英伟达为什么要做模型看到这里有些朋友可能会有疑问了英伟达不是一家做GPU的硬件公司吗为什么要做自己的AI模型呢实际上除了提供芯片和GPU之外英伟达也提供大量自有模型涵盖物理仿真、自动驾驶等多个领域。2024年英伟达就发布了 Nemotron 品牌下的首批模型基于 Meta 的 Llama 3.1 设计。此后英伟达推出了多款不同尺寸和针对特定场景调校的 Nemotron 型号并且都以开源形式发布供其他公司使用。包括Palantir Technologies在内的一些企业已经将英伟达的模型整合进自身产品中。就在上周英伟达还宣布了一款新的开放推理视觉语言模型 Alpamayo-R1专注于自动驾驶研究。英伟达表示增加了更多涵盖其 Cosmos 世界模型的工作流程和指南这些模型是开源且采用宽松许可以帮助开发者更好地利用这些模型开发物理 AI。从种种举动可以看出英伟达是有意推动构建开源生态了。官方说法也证实了这一点。企业生成式 AI 副总裁Kari Briski表示英伟达的目标是提供一个“人们可以信赖的模型”。“我们会把这些 LLM 当作一个库来看待。我们会把它公开让开发者检查代码这样你们可以理解它、在它基础上构建、我们可以修复 bug、改进它然后再把改进后的版本重新发布出去。我们越是开放开发者的参与度就越高。”英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋也公开表示“开放式创新是人工智能进步的基础。通过Nemotron我们正在把先进AI转变为一个开放平台为开发者提供在大规模构建智能体系统时所必需的透明性和效率。”因此有媒体指出在OpenAI、Anthropic、Meta等一系列已经转向或正在转向闭源的美国公司中英伟达有望成为美国最主要的开源模型提供商之一。网友实测打不赢Qwen和GPTNemotron 3 Nano 已经发布很快在Reddit上引发了网友热议。不少网友指出实测下来 Nano 的表现并没有比GPT-OSS-20B和Qwen3-30B更强。比如新模型虽然参数比 GPT OSS 20B 多10B但性能只是“匹配”并没有大幅超越。或是新模型的文件更大不一定是 Qwen3-30B-A3B 的理想替代。有网友用模型进行了微积分测试结论是GPT-OSS-20B在数学分析上表现更优。还有网友发现Nemotron 3 Nano 在长上下文和信息提取任务中仍存在幻觉、重复和推理不稳定的问题而 Qwen3 系列在类似任务上表现更稳健这可能是因为是llama.cpp对模型的发挥存在限制。但总的来说也是有不少网友点赞的比如新模型在特定量化和硬件下的高吞吐性能以及英伟达的开源精神。官方也发布了几个主要推理引擎vLLM、SGLang、Tensor-RT的Cookbooks方便开发者部署和运行Nemotron 3 Nano。感兴趣的朋友都可以去试试如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量