🖥 NVIDIA представила новое открытое семейство моделей Nemotron 3

✔️ Nemotron 3 Nano - это универсальная модель для рассуждений и чата, ориентированная на локальный запуск.

Ключевые характеристики:
- MoE-архитектура: 30B параметров всего, ~3.5B активных
- Контекст до 1 миллиона токенов
- Гибридная архитектура:
- 23 слоя Mamba-2 + MoE
- 6 attention-слоёв
- Баланс между скоростью и качеством рассуждений

Требования:
- необходимо около 24 ГБ видеопамяти для локального запуска

Модель хорошо подходит для длинных диалогов, анализа документов и reasoning-задач

Интересный пример того, как MoE и Mamba начинают реально снижать требования к железу, сохраняя масштаб контекста и качество.

✔️ Nemotron 3 Super и Nemotron 3 Ultra значительно превосходят Nano по масштабу - примерно в 4 раза и 16 раз соответственно. Но ключевой момент здесь не просто в размере моделей, а в том, как NVIDIA удалось увеличить мощность без пропорционального роста стоимости инференса.

Для обучения Super и Ultra используется NVFP4 и новая архитектура Latent Mixture of Experts. Она позволяет задействовать в четыре раза больше экспертов при той же стоимости инференса. По сути, модель становится «умнее» за счёт более гибкого выбора экспертов, а не за счёт постоянной активации всех параметров.

Дополнительно применяется Multi-Token Prediction, что ускоряет обучение и улучшает качество рассуждений на длинных последовательностях. Это особенно важно для agentic и multi-agent сценариев, где модели работают с длинным контекстом и сложными цепочками решений.

NVIDIA публикует не только веса, но и данные для предобучения и постобучения, а также технические детали, которые объясняют, почему эти модели одновременно быстрые и сильные.

Такой уровень открытости - редкость для моделей этого масштаба и хороший сигнал для индустрии.

🟡Release: https://developer.nvidia.com/blog/inside-nvidia-nemotron-3-techniques-tools-and-data-that-make-it-efficient-and-accurate/
🟡Guide: https://docs.unsloth.ai/models/nemotron-3
🟡GGUF: https://huggingface.co/unsloth/Nemotron-3-Nano-30B-A3B-GGUF
🟡lmstudio: https://lmstudio.ai/models/nemotron-3

@ai_machinelearning_big_data


#AI #LLM #NVIDIA #Nemotron3 #OpenSource #MachineLearning

🍏 Apple представила SHARP - фотореалистичный 3D генератор из одного изображения

SHARP - это исследовательский проект Apple, который умеет создавать фотореалистичные новые ракурсы сцены, имея всего одну фотографию.

Нейросеть за один проход предсказывает 3D-сцены в виде гауссианов.

Полученную 3D-сцену можно:
- рендерить в реальном времени
- получать высококачественные изображения с близких ракурсов
- двигать камеру в реальных метрических координатах

Главные фишки:
- используется метрическое 3D-представление с абсолютным масштабом
- поддерживаются реальные движения камеры
- модель работает zero-shot, без дообучения на новых датасетах

Модель устанавливает новый уровень качества сразу на нескольких наборах данных:

- метрика LPIPS улучшена на 25–34%
- метрика DISTS улучшена на 21–43% по сравнению с лучшими предыдущими моделями

При этом время генерации снижено в тысячи раз.

SHARP показывает, насколько далеко продвинулись методы 3D-реконструкции и view synthesis — и как быстро такие технологии начинают работать в реальном времени, а не только в лаборатории.

▪Github: https://github.com/apple/ml-sharp
▪HF: https://huggingface.co/apple/Sharp
▪ Демки: https://apple.github.io/ml-sharp/

@ai_machinelearning_big_data

#apple #llm #ai #ml