· NVIDIA

Города внедряют физический и агентный ИИ от NVIDIA для управления инфраструктурой

Города сталкиваются со сложностями при обработке больших объемов данных с камер, сенсоров и операционных систем для планирования и госуслуг. Решения NVIDIA на базе физического и агентного ИИ помогают справиться с этой задачей с помощью цифровых двойников инфраструктуры, а также визуальных и сервисных агентов.

Читать в первоисточнике — NVIDIA ↗

Ещё в ленте

· Хабр · Модели

Методы выявления галлюцинаций и ошибок контекста в RAG-системах

RAG-системы могут формировать уверенный ответ со ссылкой на документ, который фактически не использовался при генерации. За таким поведением могут стоять сбои retrieval, игнорирование контекста или использование параметрической памяти модели. В материале рассматривается, как проверять причинную связь между контекстом и ответом и определять проблемный этап пайплайна.

· Хабр · Модели · Железо

Где теряется точность видеоаналитики: разбор пайплайна от камеры до CV-модели

Снижение качества видеоаналитики не всегда связано с оптикой, проблемы могут возникать на этапе передачи данных или в архитектуре системы. Начальник конструкторского бюро «Фалькон Тех» Павел Жилин рассмотрел узкие места пайплайна от камеры до CV-модели. Разбор объясняет, в каких случаях ошибки можно устранить настройкой ПО, а когда необходима замена оборудования.

· Хабр · Бизнес · Модели

Расчет реальной стоимости секунды ИИ-видео с учетом отбора дублей

При генерации видео с помощью нейросетей фактические затраты часто превышают базовый тариф из-за оплаты отбракованных дублей. Автор предложил методику учета расходов через Python и CSV на примере работы с Gemini API и OpenRouter. Способ позволяет рассчитать итоговую цену принятых секунд по сценам на основе данных реальных проектов.