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英伟达发布Alpamayo 2 Edge自动驾驶模型权重

由 WORLDTECH 译自英文。事实、数字、名称和来源均与英文原文一致。 English

A self-driving car navigates through a bustling city street in San Francisco, capturing urban mobility in action.
示意图片。图片:Abhishek Navlakha / PexelsNVIDIA 标志仅用于识别,不代表与 WORLDTECH 有任何关联或背书。

事件经过

英伟达于2026年11月10日在Hugging Face上发布了Alpamayo 2 Edge的模型权重,使参数量为20亿的模型可供在车载算力与延迟(即从提出请求到获得响应之间的等待时间)限制下开发的自动驾驶开发者使用。此次发布包含部署方案以及用于生成和审查驾驶轨迹及其解释的评估工具。英伟达是一家总部位于圣克拉拉的半导体公司。

英伟达于2026年10月21日的Hyperion发布会上首次宣布了Alpamayo 2 Edge,称该模型针对DRIVE AGX Thor进行了优化,专为10 Hz的车内运行而设计。Alpamayo产品页面显示Edge已可用,并将这一紧凑型车载模型与340亿参数的Alpamayo 2 Super区分开来,后者面向驾驶预测、场景理解、自动标注以及训练更小模型等用途。

紧凑模型具备自适应推理能力。Cosmos 3 Edge提供基于Nemotron的推理骨干,同时由扩散动作专家生成驾驶动作。在这一视觉-语言-动作设计中,环视摄像头视频、时序上下文、自车运动历史和导航文本被转换为未来轨迹,以及将决策与因果因素相联系的Chain-of-Causation解释。

该模型还能回答关于驾驶场景的自由形式问题。对于常规驾驶,Edge可以省略推理过程,而不必为每一次决策都生成推理轨迹。

在这些情况下,推理(即运行已训练模型以获得答案,而非训练模型)脚本会输出特殊的NOMINAL标记(即模型读取和生成的小段文本),从而减少标记生成和推理计算量,同时模型仍继续生成轨迹。模型卡列出了全球部署范围,权重采用OpenMDW-1.1许可,源代码采用Apache License 2.0许可。

关键事实

  • 英伟达于2026年11月10日在Hugging Face上发布Alpamayo 2 Edge的模型权重,使参数量为20亿的模型可供在车载算力与延迟限制下开发的自动驾驶开发者使用
  • 此次发布包含用于生成和审查驾驶轨迹及其解释的部署方案和评估工具
  • 英伟达于2026年10月21日的Hyperion发布会上首次宣布Alpamayo 2 Edge,该模型针对DRIVE AGX Thor优化,专为10 Hz的车内运行设计

来源与证据