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NVIDIA的AI技术帮助印度企业开发多语言模型，提高包括印地语在内的十亿多本地语言使用者的可及性。

探索沟通在 AI 和大语言模型应用中的重要性，强调及时工程、代理框架和 UI/UX 创新的重要性。

NVIDIA NIM 微服务使得智能视觉 AI 代理的创建成为可能，通过视觉语言模型和计算机视觉的进步，提供实时决策和自动化。

AMD推出了其首个10亿参数语言模型OLMo，旨在通过可开放获取的资源提升AI研究和应用。

NVIDIA推出了Hymba，这是一种通过整合Transformer和状态空间模型元素来提升小型语言模型表现的混合头架构，提高了效率和准确性。

NVIDIA对小型语言模型（SLM）的微调有望提升代码审查自动化的准确性，降低成本和延迟，同时确保数据隐私。

NVIDIA推出小型语言模型以增强数字人的响应能力，从而改善与代理、助手和虚拟形象在RTX AI PC上的互动。

AMD推出视觉语言模型优化方案，提高了在医疗影像和零售分析等多种应用中的速度和准确性。

探索利用大型语言模型和检索增强生成技术开发 NVIDIA AI 销售助手的过程及关键经验，旨在简化销售工作流程。

探索视觉语言模型（VLMs）的演变，从单图像分析到全面的视频理解，强调它们在各种应用中的能力。

探索 NVIDIA 的 NeMo 框架如何通过模型剪枝和知识蒸馏来创建高效的语言模型，降低计算成本和能耗，同时保持性能。

NVIDIA宣布其安全AI解决方案的正式发布，重点是通过增强的安全功能保护大语言模型。