SIGGRAPH 2024：英伟达“AI盒子”升级，黄仁勋想打造物理世界的数字副本

腾讯科技 · 公众号 · 科技媒体 · 2024-07-30 08:59

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理解方向，NIM可使用Llama 3.1和NeMo Retriever，提升文本数据的处理能力；数字人方向，提供了Parakeet ASR和FastPitch HiFiGAN等模型，支持高保真语音合成和自动语音识别，为构建虚拟助手和数字人类提供了强大的工具；

在三维开发方面，USD Code和USD Search等模型简化三维场景的创建和操作，帮助开发者更高效地构建数字孪生和虚拟世界；

在机器人具身方向，英伟达推出了MimicGen和Robocasa模型， 通过生成合成运动数据和模拟环境，加速了机器人技术的研发和应用。MimicGen NIM 可根据 Apple Vision Pro 等空间计算设备记录的远程操作数据，生成合成运动数据。Robocasa NIM 可在 OpenUSD (一个用于在 3D 世界中进行开发和协作的通用框架)中生成机器人任务和仿真就绪环境。

数字生物学领域的DiffDock和ESMFold等模型，则在药物发现和蛋白质折叠预测方面提供了先进的解决方案，推动了生物医学研究的进展等等。

此外，Nvidia宣布Hugging Face推理即服务平台也由Nvidia NIM提供支持，在云端运行。

通过整合这些多功能模型，Nvidia的这种生态系统不仅提升了AI开发的效率，还提供了创新的工具和解决方案。不过，尽管Nvidia NIM的诸多升级对于行业确实是一大“福音”。但从另一面来看，也给程序员们带来了很多挑战。

Nvidia NIM通过提供预训练的AI模型和标准化的API，大大简化了AI模型的开发和部署过程，这对于开发者来说确实是一大福音，但是否也意味着普通程序员的就业机会未来或将进一步收缩？毕竟，企业可以用更少的技术人员完成同样的工作，因为这些任务已经由NIM预先完成，普通程序员可能不再需要进行复杂的模型训练和调优工作。