Нейросеть NVIDIA Star Elastic: 360× экономия на обучении
NVIDIA представила Star Elastic — метод, который обучает три модели разных размеров (30B, 23B и 12B параметров) в одном 160B-токенном цикле. Экономия вычислений: 360×. На инфирнсе elastic budget control повышает точность на 16% и снижает задержку в 1.9 раза. Все три модели помещаются на одну RTX GPU после квантизации.
AI-обработка оригинала MarkTechPost; редакция Hamidun News
NVIDIA представила Star Elastic — метод для обучения нейросетей, который помещает три модели разных размеров (30B, 23B и 12B параметров) в один файл весов, с нуля переучив их всех за одну тренировку вместо трёх отдельных обучений.
Какую экономию даёт Star Elastic при обучении нейросетей?
Star Elastic обучает три модели NVIDIA Nemotron (30B, 23B, 12B параметров) в одном 160B-токенном цикле, что экономит вычисления в 360 раз по сравнению с отдельным обучением каждой модели.
- 28 окт. 2026 г.NVIDIA ужала модель Nemotron с 120 до 74 млрд параметров ради 24 ГБ видеопамяти
- 12 нояб. 2026 г.Elasticsearch 8.11 выпустил ELSER в GA: семантический поиск без обучения своей модели
- 28 июн. 2026 г.Elastic купит стартап Deductive AI за $85 млн — ИИ для автоматического поиска багов
- 17 июн. 2026 г.Enflame получила одобрение на IPO в $888 млн — последний из «четырёх AI-драконов» Китая
Протестируйте новые LLM и мультимодальные модели в одном окне
Платформа Nomad AI (nomadnet.ai) даёт прямой доступ к Claude Opus 5.5, GPT-6, Gemini 3.1, DeepSeek и автономным агентам без VPN, зарубежных карт и зоопарка подписок.
Главное из мира ИИ — раз в неделю
7 ключевых событий недели, отобранных вручную. Без шума, репостов и пресс-релизов.
Готово! Проверьте почту — мы отправили подтверждение.