NVIDIA self-learning robots, Tencent 10,000 GPU cluster, and elegiac essay on humanity's future
NVIDIA
OpenAI
Anthropic
Moonshot AI
Tencent
NVIDIA has introduced the ENPIRE framework for autonomous self-learning of physical robots. Tencent has revealed details of the ARGUS software for debugging training on a cluster of over 10,000 GPUs. Also published is an essay predicting the inevitable enslavement of humanity by superintelligence.
NVIDIA के शोधकर्ताओं ने ENPIRE फ्रेमवर्क विकसित किया है, जो भौतिक रोबोटों को AI एजेंटों की तरह स्वायत्त प्रयोगों और कौशल सुधार का चक्र पूरा करने में सक्षम बनाता है। इस सिस्टम में चार मॉड्यूल शामिल हैं: Environment (ऑटो-रीसेट और सत्यापन), Policy Improvement (नीति में सुधार), Rollout (कई रोबोटों पर मूल्यांकन) और Evolution (लॉग का विश्लेषण और कोड में सुधार)। प्रत्येक स्टेशन में दो YAM मैनिपुलेटर, कैमरे और NVIDIA RTX 5090 वाली वर्कस्टेशन होती है। पिन सॉर्टिंग या केबल टाई कटिंग जैसे सरल कार्यों पर एजेंट 99% सफलता दर प्राप्त करते हैं। सर्वोत्तम परिणाम GPT-5.5 और Opus 4.7 मॉडल दिखाते हैं, और एजेंटों की संख्या बढ़ाने (8 तक) से व्यापक समाधान खोज के कारण अंतिम दक्षता बढ़ जाती है। Tencent ने ARGUS प्रस्तुत किया है, जो बड़े पैमाने पर प्रशिक्षण के लिए रीयल-टाइम ट्रेसिंग और विश्लेषण प्रणाली है, जिसे 10,000 से अधिक GPU वाले क्लस्टर पर तैनात किया गया है। ARGUS छह महीने तक बिना किसी समस्या के काम करता है और धीमी गणना, संचार चैनल डिग्रेडेशन और JIT कंपाइलेशन ब्लॉकेज जैसी समस्याओं का निदान करने में मदद करता है। यह सिस्टम तीन स्तरों पर निष्पादन को ट्रैक करने की अनुमति देता है: Python, फ्रेमवर्क और GPU रनटाइम। फर्नांडो बोरेटी का एक निबंध भी प्रकाशित हुआ है, जिसमें दावा किया गया है कि अंततः मनुष्य AI पर नियंत्रण खो देंगे और केवल औपचारिक भूमिका में रह जाएंगे, जबकि सभी निर्णय मशीनों द्वारा लिए जाएंगे।
स्रोत: Import AI —
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