AI の未来はここにある：ジェンスン・フアン
NVIDIA は、物理的 AI の開発を効率化するため、Newton 更新機能を備えた Isaac Lab、DGX ステーションの設計図、およびアジャイル 1SN リファレンスプラットフォームを発表した。ジェンスン・フアンは、世界物理学を内包するデータセットが存在しないため、物理的 AI は大規模言語モデル（LLM）よりも困難であると指摘している。開発者は、現実を模倣し、堅牢なポリシー学習のための動的相互作用データを取得するために、物理演算ソルバーを使用する必要がある。現在の遠隔操作手法は、人間のロボット操作が想定される力覚フィードバックと大きく異なるため、限界に直面している。これらのツールは、セットアップの摩擦を低減し、開発者が効果的にスケールアウトすることを可能にすることを目的としている。
ピカ、画像と音声を編集可能な動画へ変換
PicoLabs は、現在利用可能なモデルの中で最良となる可能性を有するテキストから動画への生成モデルを提供している。同システムは画像や音声ファイルを含む複数のアセットを受け付け、コンテンツの生成を可能とする。