📣 Anunciando o lançamento do OpenReasoning-Nemotron: um conjunto de LLMs capazes de raciocínio que foram destilados do modelo DeepSeek R1 0528 671B. Treinados em um enorme conjunto de dados de alta qualidade destilado do novo DeepSeek R1 0528, nossos novos modelos de 7B, 14B e 32B alcançam desempenho SOTA em uma ampla gama de benchmarks de raciocínio para seus respectivos tamanhos nos domínios de matemática, ciência e código. Os modelos estão disponíveis em @huggingface🤗:

🎶 Conheça o Audio-Flamingo 3 – um LALM totalmente aberto treinado em conjuntos de dados de som, fala e música. 🎶 Lida com áudio de 10 minutos, texto longo e conversas por voz. Perfeito para QA de áudio, diálogo e raciocínio. No @huggingface ➡️ De #NVIDIAResearch.

🏆 O nosso NVIDIA NeMo Canary-Qwen-2.5B ocupa o 1º lugar na tabela de classificação do @HuggingFace para reconhecimento automático de fala, estabelecendo um novo recorde com uma taxa de erro de palavras de 5,63%. 🤗 Tabela de classificação ➡️

E se você pudesse fazer a uma chatbot uma pergunta do tamanho de uma enciclopédia—e obter uma resposta em tempo real? Consultas de multi-milhões de tokens com 32x mais usuários agora são possíveis com o Helix Parallelism, uma inovação da #NVIDIAResearch que impulsiona a inferência em grande escala. 🔗

Python + OpenUSD = fluxos de trabalho mais rápidos, automação mais fácil, mais criatividade. 💡 As capacidades de script do Python e a sua facilidade de uso tornam-no o parceiro perfeito para o #OpenUSD, ajudando a acelerar o desenvolvimento sem precisar de conhecimentos em C++. Saiba mais 👉

✨ FLUX.1 Kontext traz uma nova experiência para a geração de imagens através de edição incremental em contexto, em vez de prompts complexos tradicionais. Agora otimizado para GPUs NVIDIA RTX usando TensorRT, colaboramos com @bfl_ml para oferecer uma inferência mais rápida com menores requisitos de VRAM. 🔗 Detalhes:

Implante a sua própria instância do modelo DeepSeek-R1 com um clique. O novo container NVIDIA TensorRT-LLM no Vertex AI é otimizado para LLMs em grande escala e melhora significativamente o desempenho e a eficiência de custos. Comece hoje ➡️

📸 Gerar. Refinar. Repetir. O FLUX.1 Kontext da @bfl_ml simplifica a edição de imagens com IA usando prompts de texto + imagem—agora acelerado por RTX com TensorRT. Bónus: O novo LLM multimodal Gemma 3n do Google também está acelerado em RTX. 🔗 #RTXAIGarage:

Pronto para desbloquear o poder da recuperação #multimodal? Descubra como o NVIDIA #NeMoRetriever transforma a busca de documentos—combinando visão e linguagem para resultados mais inteligentes, rápidos e precisos. 👉

🏆O NVIDIA NeMo Retriever alcança o 1º lugar no @HuggingFace em três dos principais rankings de recuperação de documentos visuais -- ViDoRe V1, ViDoRe V2 e MTEB VisualDocumentRetrieval. Estabelecendo novos padrões para aplicações empresariais de #RAG, o NeMo Retriever lidera a indústria. Este modelo de alto desempenho é: 🔎 Ajustado para recuperação de consulta-documento onde as consultas são texto e imagens. 📊 Particularmente útil em sistemas RAG multimodais que utilizam texto, gráficos, tabelas ou infográficos. As aplicações potenciais incluem busca multimídia, recuperação cruzada de modalidades e IA conversacional com compreensão rica de entradas. 🛠️ Os desenvolvedores podem alcançar até 15X mais rapidez na extração de dados de PDF, 50% melhor precisão e 35X melhor eficiência de armazenamento com o NeMo Retriever. Para pesquisadores, confira no #HuggingFace ➡️ Para desenvolvedores que precisam de modelos comerciais prontos para produção, visite ➡️