Alpamayo 2 Super – Muundo wa AI wa NVIDIA wa hoja kwa uendeshaji wa kiotomatiki, wenye msimbo huria Inafanya kazi

Alpamayo 2 Super ni muundo wa AI wa NVIDIA wenye msimbo huria kwa hoja za uendeshaji wa kiotomatiki. Muundo huu umejengwa kwa msingi wa NVIDIA Cosmos 3 Super Reasoner, ukiwa na uwezo wa kutambua mazingira kwa 360°, kufanya maamuzi ya hali ya juu ya uendeshaji na kuzalisha lebo za hoja kiotomatiki. Unaongoza katika kipimo cha hoja za uendeshaji wa kiotomatiki cha LingoQA. Muundo huu umechapishwa kwenye Hugging Face chini ya leseni huria ya OpenMDW-1.1, inayoruhusu urekebishaji maalum, uundaji wa matoleo yanayotokana nao na usambazaji wa kibiashara. Pia unatoa matoleo ya Alpamayo 1.5 / 1 kwa ajili ya uundaji wa upande wa wingu na uhamishaji wa maarifa kwa matumizi kwenye magari, ukilenga Robotaxi na magari ya kujiendesha.

Utambuzi wa mazingira kwa 360°: Hutambua na kuelewa kwa usahihi mkubwa mandhari yote yanayozunguka gari, ikijumuisha hali halisi changamano za barabarani.
Hoja za maamuzi ya hali ya juu ya uendeshaji: Hutumia muktadha wa mandhari kufanya hoja za kisababishi na kutoa njia za uendeshaji pamoja na maamuzi ya vitendo yaliyo salama na yenye starehe.
Uzalishaji wa lebo za hoja kiotomatiki: Huzalisha kiotomatiki lebo za hoja za mandhari za uendeshaji, na kuwasaidia wasanidi kuunda kwa haraka seti za data za mafunzo.
Uundaji wa uendeshaji wa kiotomatiki wa aina mbalimbali za data: Huunga mkono ujumuishaji wa pembejeo za aina mbalimbali, kama vile picha na maandishi, ili kushughulikia kwa pamoja kazi za utambuzi na maamuzi.
Usaidizi wa uhamishaji wa maarifa ya modeli: Hutoa matoleo ya Alpamayo 1.5 / 1, yanayowezesha uundaji wa upande wa wingu na uhamishaji wa maarifa kwa miundo yenye ufanisi wa hoja kwenye magari ya uzalishaji.

Fuata WeChat na ujibu “开源” ili ujiunge na kundi la mawasiliano la miradi ya AI yenye msimbo huria
Usanifu wa msingi: Umejengwa kwa msingi wa muundo mkuu wa hoja wa NVIDIA Cosmos 3 Super Reasoner, ukirithi uwezo wake wa kuelewa data za aina mbalimbali na kufanya hoja za mfululizo mrefu.
Mafunzo ya baada ya kujifunza kwa kuimarishwa: Hutumia RL Post-Training kuuboresha muundo kwa kazi mahususi za uendeshaji wa kiotomatiki, na kuongeza uwezo wa kufanya hoja za kisababishi, kutabiri hatari na kupanga njia.
Usanifu wa mwisho hadi mwisho wa kazi nyingi: Hutumia usanifu mmoja kushughulikia kwa wakati mmoja moduli kuu za uendeshaji wa kiotomatiki, zikiwemo utambuzi, utabiri na upangaji, na kuwezesha hoja ya mwisho hadi mwisho kutoka uelewa wa mandhari hadi maamuzi ya uendeshaji.
Maboresho yanayoongozwa na data: Hufanya mafunzo ya kurudia kwa kutumia data nyingi za uendeshaji halisi na mazingira ya uigaji, ikijumuisha hali adimu na changamano za barabarani ili kuongeza uwezo wa jumla.
Mfumo wa uhamishaji wa maarifa ya modeli: Huunga mkono uhamishaji kutoka Alpamayo 2 Super kwenda matoleo ya 1.5 / 1, ukipunguza ukubwa wa modeli huku ukihifadhi utendaji na kuifanya ifae hoja ya wakati halisi kwenye magari yenye uwezo mdogo wa kompyuta.

Pata uzito wa modeli: Tembelea hazina rasmi ya Hugging Face ili kupakua uzito wa modeli na faili za usanidi za Alpamayo 2 Super.
Thibitisha leseni ya kibiashara: Soma na uzingatie masharti ya leseni huria ya OpenMDW-1.1 ili kuhakikisha kuwa urekebishaji maalum, uundaji wa matoleo yanayotokana nao na matumizi ya kibiashara vinatii sheria.
Andaa data za uendeshaji: Unganisha data za vihisi vya magari yako, mikakati ya uendeshaji na lebo za mandhari, kisha kamilisha usanidi wa mazingira ya mafunzo na uthibitishaji.
Urekebishaji maalum na uhamishaji wa maarifa wa modeli: Tumia data zako kufanya urekebishaji wa kimuktadha wa Alpamayo 2 Super, au uhamishe maarifa yake kwenda Alpamayo 1.5 / 1 ili kuendana na uwezo wa kompyuta wa gari.
Ujumuishaji na uthibitishaji wa matumizi: Unganisha modeli iliyoboreshwa kwenye mnyororo wa utambuzi-maamuzi-udhibiti wa gari, kisha uthibitishe uthabiti wa mfumo kupitia majaribio ya uigaji na majaribio ya barabarani kwa gari halisi.

Msimbo huria kwa matumizi ya kibiashara: Inatumia leseni huria ya Linux Foundation OpenMDW-1.1, inayoruhusu urekebishaji maalum, uundaji wa matoleo yanayotokana nao na usambazaji wa kibiashara bila idhini ya ziada.
Utendaji bora wa hoja: Inashika nafasi ya kwanza katika kipimo cha hoja za uendeshaji wa kiotomatiki cha LingoQA, na inaongoza kwa kiasi kikubwa dhidi ya Qwen2.5-VL 72B na Gemini 2.5 Pro katika jaribio la Lingo-Judge.
Chanjo kamili ya teknolojia: Inatoa familia kamili ya modeli, kutoka hoja yenye uwezo mkubwa wa kompyuta upande wa wingu (Alpamayo 2 Super) hadi matumizi mepesi upande wa gari (Alpamayo 1.5 / 1).
Udhibiti wa data unabaki kwa mtumiaji: Wasanidi hudhibiti kikamilifu data na miundombinu yao, huku uwazi wa modeli ukihakikisha uhifadhi wa maarifa ya kipekee ya biashara.

Maktaba ya modeli ya HuggingFace: https://huggingface.co/nvidia/Alpamayo2-Super

Robotaxi, teksi ya kujiendesha: Hutoa hoja na usaidizi wa maamuzi wa wakati halisi kwa magari ya kiwango cha L4 yanayojiendesha, na kuyasaidia kukabiliana na hali changamano za mijini.
Malori ya mizigo ya masafa marefu yanayojiendesha: Hutambua mazingira na kupanga njia kwa umbali mrefu kwenye barabara kuu, na kuongeza usalama na ufanisi wa usafirishaji wa mizigo.
Mifumo ya usaidizi wa hali ya juu wa uendeshaji (ADAS): Muundo mwepesi uliopatikana kupitia uhamishaji wa maarifa unaweza kutumika kwenye magari ya abiria ya uzalishaji, na kuimarisha kazi za usaidizi wa hali ya juu wa uendeshaji.
Majaribio ya uigaji wa uendeshaji wa kiotomatiki: Hutumia uwezo wa kuzalisha lebo za hoja kiotomatiki ili kuunda kwa haraka seti kubwa za data za mandhari za uigaji na kuharakisha maboresho ya algoriti.
Uwekaji lebo na ukaguzi wa ubora wa data za uendeshaji: Huzalisha kiotomatiki lebo za hoja kwa video zilizokusanywa za uendeshaji, na kupunguza gharama ya uwekaji lebo wa kibinadamu huku ikiboresha ubora wa data.