NVIDIA Vera Rubin: أقصى ذكاء لكل دولار لذكاء اصطناعي وكيل

تشرح NVIDIA في مدونتها أن التدريب اللاحق (post-training) للذكاء الاصطناعي العاملي (Agentic AI) لم يعد مرحلة لمرة واحدة، بل عملية مستمرة. على عكس النماذج التوليدية، يجب على النماذج العاملة التخطيط واستخدام الأدوات والتكيف مع الظروف المتغيرة. يتضمن التدريب اللاحق دورات من التمريرات الأمامية والخلفية، حيث تحسن النموذج مهاراتها من خلال التعلم المعزز (Reinforcement Learning - RL). يصبح المقياس الرئيسي هو "الذكاء مقابل الدولار" (intelligence per dollar)، الذي يجمع بين تكلفة الرمز (cost per token) أثناء الاستدلال وكفاءة التدريب. صُممت منصة NVIDIA Vera Rubin، خليفة Blackwell، لهذا السيناريو: فهي تسمح بتدريب أكبر النماذج بعدد أقل بنحو أربع مرات من وحدات معالجة الرسومات (GPUs). كمثال، يُستشهد بنموذج Nemotron 3 Ultra الذي يحتوي على 550 مليار معلمة (معمارية Mixture of Experts - MoE)، وحقق 71.7% في اختبار SWE-bench verified. تستخدم منصة Vera Rubin التكامل مع مكتبات NeMo (NeMo Gym، NeMo RL) وهي محسَّنة للنشر المتوازي لآلاف البيئات. الشركاء هم: Prime Intellect (زيادة بنسبة 30% في الإنتاجية على معالجات Vera مقارنة بـ x86)، وPerplexity (حزمة RL مع مزامنة أوزان عبر RDMA في أقل من ثانيتين)، وTogether AI (التدريب اللاحق كخدمة على منصة AI Native Cloud).