NVIDIA, Alpamayo 2 Edge ağırlıklarını araç içi otonom sürüş için yayımladı
İki milyar parametreli Alpamayo 2 Edge modeli, araç içi hesaplama ve gecikme sınırlarında sürüş gerekçesi ile gelecek yörüngeleri üretmek üzere indirilebilir ağırlıklar ve DRIVE AGX Thor tarifleriyle sunuldu.
BİR BAKIŞTA
Haberin özeti
- Alpamayo 2 Edge, iki milyar parametreli bir akıl yürütme omurgası kullanıyor.
- Ağırlıklar ve DRIVE AGX Thor dağıtım tarifi yayımlandı.
- NVIDIA, referans Thor-X yapılandırmasında 160–190 ms gecikme bildiriyor.
Neler değişiyor?
NVIDIA, Alpamayo 2 Edge model ağırlıklarını Hugging Face üzerinden yayımladı. İki milyar parametreli vision-language-action modeli; çevresel kamera görüntülerini, zaman bağlamını ve navigasyon girdilerini kullanarak gerektiğinde nedensel sürüş açıklaması ve gelecek yörüngeleri üretiyor. Şirket, uyarlamalı akıl yürütmenin rutin sürüşte gereksiz token üretimini azaltmayı hedeflediğini belirtiyor.
Resmî teknik yazı, BF16 PyTorch ağırlıklarının desteklenen NVIDIA GPU’larda çalıştırılabildiğini; DRIVE AGX Thor’da gerçek zamanlı kullanım için FP8 kalibrasyonu, ONNX dışa aktarımı ve TensorRT Edge-LLM motorlarını içeren ek optimizasyon gerektiğini açıklıyor. NVIDIA’nın referans Thor-X yapılandırmasında pikselden yörüngeye gecikme, akıl yürütme miktarına bağlı olarak 160–190 ms ölçüldü. Geliştirici paketi AlpaJudge değerlendirmesi ve yeniden üretilebilir dağıtım adımlarını da içeriyor.
Asıl kaynaklara göz at
Kaynak tarihi: 10 Kasım 2026.
AI Radar yayın saati: 10 Kas 2026 22:16 (Türkiye).
KONUYU TAKİP ET
Konular ve etiketler
Keşfini paylaş.
Bu haberi bir arkadaşına gönder.
Okuyucu yorumları
Bu gelişme hakkında ne düşünüyorsun? Deneyimini veya sorunu paylaş. Yorumlar editör onayından sonra yayımlanır.
Adın/takma adın ve yorumun onaylanırsa herkese açık görünür. Veri işleme hakkında: Gizlilik bilgilendirmesi.
Yorumlar yükleniyor…