AI商业洞察 | 英伟达发布Cosmos-Transfer1，助力机器人训练迈向“真实世界”

英伟达近日隆重推出了 Cosmos-Transfer1 ，这是一款创新的 AI 模型，专为开发者打造，旨在帮助他们为机器人和自动驾驶汽车构建高度逼真的仿真训练环境。该模型的问世，成功解决了物理 AI 开发领域长期存在的一个难题，即如何缩小模拟训练与现实应用之间的鸿沟。

Cosmos-Transfer1采用了多模态控制系统，使得开发者能够根据各种视觉输入（如深度信息、边缘检测等），轻松生成更具控制性和真实感的仿真环境。这一技术特别适用于机器人和自动驾驶领域，它能够在保持物理动态和场景细节的同时，灵活生成多样化的环境背景。

与传统训练方法截然不同，Cosmos-Transfer1通过利用模糊视觉、深度图和分割等多种输入，生成更加贴近真实的仿真数据，从而有效减少了对现实世界数据的需求。此外，该技术还显著提高了模拟速度，借助多GPU加速技术，实现了实时视频生成，极大地提升了开发效率。

值得一提的是，英伟达还将Cosmos-Transfer1模型和代码公开发布在了GitHub上，为全球开发者提供了宝贵的支持。这一举措不仅有助于更小的团队和独立研究人员参与到自动化技术的研发中来，还有望加速物理AI系统的开发进程，特别是在机器人和自动驾驶汽车的测试阶段。

近日，伊利诺伊大学香槟分校与马萨诸塞大学安姆赫斯特分校的研究团队联手推出了一项名为SEARCH-R1的创新技术。这项技术旨在增强大语言模型（LLM）在推理过程中对外部数据的引用和整合能力，为AI领域带来了全新的突破。

与传统的检索增强生成（RAG）或工具使用方法截然不同，SEARCH-R1赋予LLM在推理过程中直接生成搜索查询的能力，并能无缝地将搜索引擎的结果融入推理流程中。这一创新设计极大地提升了LLM的灵活性和实用性。

SEARCH-R1通过强化学习（RL）技术训练模型，使其能够在没有人工标注数据的情况下，自动学习如何将推理与搜索查询交替进行。这种自主学习的能力使得SEARCH-R1能够更高效地利用搜索引擎作为LLM环境的一部分，支持迭代推理和多次搜索，从而在推理过程中动态更新信息，提高推理结果的准确性。

研究表明，SEARCH-R1在多个基准任务上的表现均优于传统的推理方法，尤其在结合搜索检索的推理任务中更是表现出色。这一技术的推出，为企业构建更加智能、响应迅速的AI解决方案提供了有力支持。特别是在客户支持、知识管理和数据分析等领域，SEARCH-R1的应用将极大提高大语言模型的实时信息适应能力和可靠性。

值得一提的是，SEARCH-R1的开源代码已经发布在GitHub上，这一举措预计将推动大语言模型在企业级应用中的广泛使用，为AI技术的普及和发展注入新的活力。

英伟达近日宣布，将在波士顿建立一个全新的研究中心——“加速量子研究中心”（NVAQC）。该中心旨在将领先的量子硬件与AI超级计算机紧密结合，共同推动量子计算技术的前沿发展。

NVAQC的目标直指量子计算领域的一系列核心难题，包括量子比特的噪声问题，以及如何将实验性的量子处理器转化为实际可用的设备。为了实现这些目标，NVAQC将与一系列领先的量子计算创新公司展开合作，如Quantinuum、Quantum Machines、QuEra Computing等。同时，中心还将与哈佛大学量子科学与工程研究中心（HQI）、麻省理工学院（MIT）工程量子系统小组等顶尖学术机构携手共进，共同推动量子计算技术的突破与进步。

英伟达的创始人兼CEO黄仁勋表示，量子计算技术将极大地增强AI超级计算机的能力，使我们能够解决全球最重要、最紧迫的问题，如药物发现和材料开发等。通过NVAQC，研究人员将能够利用英伟达的GB200 NVL72系统进行复杂的量子系统仿真，这将为量子计算的研究提供强大的支持。

此外，NVAQC还将致力于推动低延迟量子硬件控制算法的发展。这些算法对于量子错误修正至关重要，是实现量子计算商业化应用的关键一步。预计NVAQC将于今年晚些时候正式运营，它将进一步加速量子计算研究的步伐，并推动量子计算技术的商业化进程。

生物计算初创公司Biological Black Box（BBB）近日震撼推出了其创新性的Bionode平台。这一平台将活体神经元与传统处理器巧妙结合，打造了一种全新的AI硬件系统。Bionode平台采用捐赠的人类干细胞和大鼠衍生细胞培养的神经元作为核心组件，旨在提供比传统GPU更加低功耗且更具适应性的计算解决方案。

BBB的联合创始人兼首席执行官Alex Ksendzovsky表示，生物学、硬件和计算工具这三个领域的飞速发展，为生物计算技术的诞生提供了可能。Bionode平台充分利用了神经元自我重连的独特能力，不仅有望显著降低能耗，还能有效提升处理效率，加速AI模型的训练过程。

目前，BBB已经与多个合作伙伴展开了洽谈，计划将其创新技术应用于计算机视觉等领域。尽管出于保密协议，具体的客户和合作伙伴名单尚未对外披露，但据悉，BBB的神经芯片已经成功应用于客户的计算机视觉和大型语言模型（LLM） 实际应用中，BBB的Bionode平台通过巧妙融合生物学和硬件技术，为AI硬件的发展开辟了新的方向，为AI产业带来了前所未有的可能性。这一创新性的平台不仅有望推动AI技术的进一步突破，还将为未来的智能计算领域注入新的活力。

Adobe近日宣布，在其Adobe Experience平台（AEP）上推出了10个新型AI智能体以及一个编排工具。这一举措旨在全面优化客户渠道互动、内容生产、数据管理和网站优化等关键领域，为企业带来更加高效、个性化的客户体验和服务。

这些新型AI智能体功能强大，涵盖了账户资格评估、跨渠道互动分析、内容生产、数据洞察等多个方面。它们将助力企业在客户体验管理上实现质的飞跃，不仅提高工作效率，还能在后台自动化地解决各种问题，确保服务更加贴合客户需求。

此外，Adobe还推出了个性化功能。这一功能，能够根据客户的历史互动记录，为企业的网站提供个性化的体验。它可以根据客户的实际需求，精准展示相关信息，并通过AI助手推送个性化内容，进一步提升客户的参与度和满意度。

Adobe的副总裁Loni Stark表示，这些AI智能体的推出，将大大提升企业在客户体验方面的能力。她指出，随着越来越多的消费者习惯于与AI聊天机器人互动，企业通过生成式AI来改善客户网站体验正成为一种不可逆转的趋势。

此次更新不仅进一步巩固了Adobe在AI驱动的客户体验管理中的领先地位，还极大地推动了个性化网站和AI智能体的广泛应用。可以预见，在未来的客户体验管理领域，Adobe将继续发挥其创新引领者的作用，为企业带来更多惊喜和突破。