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上个月，Kudan 参加了在圣何塞举行的 NVIDIA GPU 技术大会 (GTC) 和 Jetson 合作伙伴日。这是一个绝佳的机会，可以亲自了解生成式人工智能和更广泛的机器人领域的最新发展，加深我们对 NVIDIA 对市场趋势的看法，并推进与 NVIDIA 机器人团队和其他潜在合作者的合作。目前，NVIDIA 的大部分增长都集中在数据中心，反映了生成式 AI 的现状，其中计算密集型模型占主导地位。大规模语言模型 (LLM) 通常具有数十亿个参数，而 GPT-4 等最新进展估计将达到万亿个参数大关。 然而，谈到机器人加速计算和边缘计算，我们仍处于早期阶段。小型语言模型 (SLM) 和微型视觉语言模型 (VLM) 可以在 NVIDIA Jetson 设备（包括 Orin Nano）上运行。然而，边缘计算机预计要处理多项任务，而且机器人和边缘设备执行的任务的关键性要求对错误的容忍度要低得多。聊天机器人可以犯一些错误，但仍然可以为用户提供价值，但是当机器人犯错时，代价可能是灾难性的。 NVIDIA 对边缘计算和机器人技术的未来的乐观前景正在指导我们在这些领域的战略投资。尽管目前还处于早期阶段且面临诸多挑战，但边缘人工智能的市场机会无疑是巨大的。尽管这一市场扩张的时机仍不确定，但它所代表的机遇规模却是显而易见的。
Kudan 首席技术官解释人工智能与人工感知之间的联系
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