NVIDIA Technical Blog
AIエージェントの信頼性を高める強化学習技術――NVIDIAが「Nemotron 3 Super」の開発プロセスと実践ガイドを公開
- 強化学習（RL）は、プロンプティングや教師あり微調整（SFT）単独よりも、企業の特定ドメイン向けAIエージェントの正確性と信頼性を向上させる実用的な手法として注目を集めている。
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- 強化学習（RL）は、プロンプティングや教師あり微調整（SFT）単独よりも、企業の特定ドメイン向けAIエージェントの正確性と信頼性を向上させる実用的な手法として注目を集めている。
- NVIDIAは、AIモデルやデータを保護するハードウェアレベルのセキュリティ技術「Confidential Computing」の最新検証結果を発表した。
- 大規模LLMの学習時に一時的なGPUの離脱が発生しても、テンソル並列の度合いを動的に変更して学習の失速を防ぐ「不均一テンソル並列（NTP）」が公開された。
- 接続機器の増加に伴い急増する、産業用アラームの対応（トリアージ）を自動化するAIエージェントが公開された。
- NVIDIAは、人型ロボットの制御アルゴリズムである「ポリシー」の開発からデプロイまでを一貫して支援する「Isaac GR00T Development Platform」を公開した。
- 米NVIDIAは、エージェント型AIのワークフローや強化学習の処理を加速する新型プロセッサ「NVIDIA Vera CPU」を発表した。
- GPUで高速化された分散SQLエンジン「Presto」が、複数ノードのCPUクラスターと比較して最大8倍以上の低レイテンシを達成しました。
- NVIDIAの技術ブログが、オープンソースのAIモデル「NVIDIA Nemotron 3 Ultra」の精度を、ファインチューニングなしで商用の最先端モデルに近づける「ハーネスエンジニアリング」の手法を公開した。
- 分子動力学シミュレーションの「GROMACS」において、従来のCPUを介したMPI通信が並列計算スケーリングのボトルネックとなっていた。
- NVIDIAは、金融分野のAI研究向けに高品質な合成データを多様に生成できる反復型のパイプラインを発表しました。
- NVIDIAは、AIエージェントによる生体分子構造予測および共同折り畳み（co-folding）のワークフロー全体を劇的に高速化する開発成果を発表した。
- AWSは「Amazon SageMaker AI」において、NVIDIAの「Nemotron 3」モデルをサーバーレスで微調整できる機能の提供を開始した。
- NVIDIAは、オープンソースの機械学習ライブラリ「JAX」において、大規模言語モデル（LLM）のトレーニング時のメモリ制限を緩和する「ホストオフロード」技術を解説した。
- NVIDIAは、AIモデルの設計とハードウェアの特性を協調させる「共同設計（Co-Design）」（ハードウェアとソフトウェアの開発を協調させて進める手法のこと）が、LLMの推論パフォーマンス向上に不可欠であると説明した。