
英伟达再出手!新型混合架构模型问世,两大创新实现53.6倍吞吐提速
英伟达再出手!新型混合架构模型问世,两大创新实现53.6倍吞吐提速Transformer 架构对计算和内存的巨大需求使得大模型效率的提升成为一大难题。为应对这一挑战,研究者们投入了大量精力来设计更高效的 LM 架构。
Transformer 架构对计算和内存的巨大需求使得大模型效率的提升成为一大难题。为应对这一挑战,研究者们投入了大量精力来设计更高效的 LM 架构。
Jet-Nemotron是英伟达最新推出的小模型系列(2B/4B),由全华人团队打造。其核心创新在于提出后神经架构搜索(PostNAS)与新型线性注意力模块JetBlock,实现了从预训练Transformer出发的高效架构优化。
英伟达开源又放大招了! 韩松团队推出了一款全新的基于后神经架构搜索的高效语言模型——Jet-Nemotron。
英伟达发布全新架构9B模型,以Mamba-Transformer混合架构实现推理吞吐量最高提升6倍,对标Qwen3-8B并在数学、代码、推理与长上下文任务中表现持平或更优。
众所周知,老黄不仅卖铲子(GPU),还自己下场开矿(造模型)。
基于Qwen2.5架构,采用DeepSeek-R1-0528生成数据,英伟达推出的OpenReasoning-Nemotron模型,以超强推理能力突破数学、科学、代码任务,在多个基准测试中创下新纪录!数学上,更是超越了o3!
老黄惊喜现身,与95后清华校友合影曝光,确认Banghua Zhu加入Star Nemotron团队,专注企业级智能体研发。同时Jiantao Jiao官宣入职英伟达。两人曾联合创办Nexusflow。
超越DeepSeek-R1的英伟达开源新王Llama-Nemotron,是怎么训练出来的?刚刚放出的论文,把一切细节毫无保留地全部揭秘了!
AIMO2冠军「答卷」公布了!英伟达团队NemoSkills拔得头筹,开源了OpenMath-Nemotron系列AI模型,1.5B小模型击败14B-DeepSeek「推理大模型」!
Nemotron-H模型混合了Transformer和Mamba架构,使长文本推理速度提升3倍,同时还能保持高性能,开源版本包括8B和56B尺寸。训练过程采用FP8训练和压缩技术,进一步提高了20%推理速度