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开放模型

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英伟达押注开放模型,为企业 AI 智能体补上缺失的上下文

英伟达在 GTC 柏林大会上把一组开源组件加入 Agent Toolkit,组成了 Agent Knowledge Foundation。它包含 Nemotron Retriever 检索模型、Auto-Ontology 本体库、处理表格数据的 Kumo 模型系列和 CUDA-X 数据处理库。问题在于:企业把智能体接上 Snowflake、邮箱或知识库后,模型仍难以理解跨系统的整体业务背景,面对多标签页的表格也容易找错数据。这次的做法是让数据留在原处、沿用企业已有的访问规则,用更好的检索和知识图谱补上下文——英伟达称其检索模型在 OpenSearch 测试中相关性提升 65%。对读者的意义是:企业多了一种不替换现有数据平台、自建智能体数据层的新选择,但相关组件刚发布,实际效果还需验证。英伟达表示只做模型、不与 Snowflake、Databricks 等数据平台竞争,权限控制仍交给合作伙伴;文中未说明各组件的具体可用时间和价格。

文中可用工具

  • Agent Knowledge Foundation英伟达新推出的开源组件集合,帮企业智能体理解公司数据
  • Agent Toolkit英伟达的智能体开发工具包,本次新增了上述组件
  • Nemotron Retriever检索用的嵌入模型,让智能体搜得更准、少查几次
  • Auto-Ontology从企业数据表自动构建知识图谱,把原始数据对应到客户、产品等业务概念
  • Kumo面向表格等结构化数据的模型系列,用于预测分析
  • CUDA-X英伟达的数据处理库
  • OpenSearch开源搜索服务,文中用作测试检索效果的基准环境
  • Model Context Protocol (MCP) server让智能体查询 Auto-Ontology 的接口方式
  • Palantir Foundry英伟达内部供应链团队用来使用 Agent Knowledge Foundation 的平台
  • Snowflake NotebooksSnowflake 客户可在此运行 Kumo 模型
  • Genie OntologyDatabricks 的上下文层,与 Kumo 异常检测模型搭配使用
  • Hugging Face英伟达发布开放权重模型的平台
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评估整个推理栈,而不仅仅是开放模型基准

Nebius 应用 AI 高级副总裁 Ryan Hanrui Wang 接受 The New Stack 采访,指出公开基准只能说明开放模型在理想条件下的最好表现,无法保证生产环境里反复执行任务时的准确率。他建议工程师把行业基准与企业内部基准、智能体工作流轨迹结合起来衡量,并关注整个推理栈:缓存命中率、批处理、量化、内核优化、吞吐与交互性的平衡,以及 P95/P99 尾延迟。对成本敏感的场景可先评估 Kimi、DeepSeek 及“flash”类较轻模型;对精度要求高的场景则筛选两三个大模型后做微调。他还举例说,Nebius 用 6000 条轨迹微调一个小模型,准确率提升 11%,工具调用减少 22%。目前这些是 Nebius 与客户合作中的实践和主张,文章未说明具体产品版本或公开可用状态。

文中可用工具

  • Kimi文中提到 Nebius 会评估的开放模型之一,用于判断能否满足推理精度需求
  • DeepSeek文中提到 Nebius 会评估的开放模型之一,用于判断能否满足推理精度需求
  • Token FactoryNebius 销售推理服务的平台
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