"我們創建這個架構是為了讓世界上每一家汽車公司都能夠製造準備好成為機器人計程車的車輛。” — 詹森·黃 🎥 觀看 #NVIDIAGTC 主題演講 →

🚗 我們正在與 @Uber 合作推進自動駕駛車輛的開發。 我們一起探索如何利用基於大規模、真實世界駕駛數據訓練的基礎模型來加速自動駕駛的進展。 通過使用來自 Uber 多樣化駕駛場景的數據——涵蓋機場接送、複雜交叉口和變化的天氣——我們對 NVIDIA Cosmos 世界基礎模型進行了後期訓練，以提高真實感和安全性。 這項合作由 NVIDIA DGX Cloud 提供支持，推進了： • 更少異常的高保真模擬 • 更快的後期訓練周期和可擴展的 MLOps • 在稀有邊緣案例條件下更強的模型性能 📄 閱讀白皮書 →

Lyft 和 @TensorAuto 計劃合作推出 "Lyft-ready" 消費者擁有的自駕車，搭載 NVIDIA。 這款 Tensor Robocar 基於 NVIDIA DRIVE AGX Thor 構建，並在 NVIDIA DGX 平台上進行訓練，將允許車主在 @Lyft 的平台上上線和部署他們的車輛。 這項合作使消費者能夠擁有一輛個人化的 4 級 Robocar，專為消費者擁有而設計，並能無縫整合進 Lyft 網絡中。 🔗