2026年9月にアオシマから発売されるカーモデル用ホイール&タイヤセット4商品を紹介!新たなカスタムパーツが「ザ☆チューンドパーツ」に続々登場!
https://hobby.dengeki.com/news/2990921/
#hobby_dengeki #スケール #プラモデル #車_バイク #青島文化教材社 #チューンドパーツ #アドバンレーシングRS #モデルT6 #GTC #RE30
2026年9月にアオシマから発売されるカーモデル用ホイール&タイヤセット4商品を紹介!新たなカスタムパーツが「ザ☆チューンドパーツ」に続々登場!
https://hobby.dengeki.com/news/2990921/
#hobby_dengeki #スケール #プラモデル #車_バイク #青島文化教材社 #チューンドパーツ #アドバンレーシングRS #モデルT6 #GTC #RE30
Auf der GTC erklärt Nvidia den Konflikt zwischen Open Source und proprietären KI-Modellen für beendet. Künftige Architekturen fokussieren sich auf orchestrierte Agenten-Systeme, bei denen offene Modelle die Basis für Standardaufgaben bilden und geschlossene Systeme komplexes Reasoning übernehmen. Der Aufwand verschiebt sich zunehmend ins Post-Training mit Unternehmensdaten.
#Nvidia #GTC #OpenSource #AI #News
https://www.all-ai.de/news/news26/nvidia-ki-modelle-zukunft
Nvidia desvela Blackwell y Vera Rubin y proyecta un boom de agentes y robótica, pero la acción cae: Wall Street teme burbuja e incertidumbre pese a ingresos +73% y demanda récord de GPUs. https://aidoo.news/noticia/62nYm6
Nvidia desvela Blackwell y Vera Rubin y proyecta un boom de agentes y robótica, pero la acción cae: Wall Street teme burbuja e incertidumbre pese a ingresos +73% y demanda récord de GPUs. https://aidoo.news/noticia/62nYm6
Nvidia GTC 2026 — Biggest Takeaways
Stoked seeing the OpenSearch Project featured by Jensen Huang on #NVIDIA #GTC keynote! 😍
One of the innovations in #OpenSearch V3 has been adding GPU acceleration based on NVIDIA's cuVS. Our #VectorSearch benchmarks, using CAGRA algorithm integrated through Facebook's Faiss library, showed:
✅ 9.3x faster index builds
✅ 3.75x lower cost
✅ 2x higher throughput
✅ 2.5x lower CPU usage
https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:activity:7439600547852189697/
#OpenSearchAmbassador #opensource #gtc2026 #gtc26 #cuvs #vectordb
Stoked seeing the OpenSearch Project featured by Jensen Huang on NVIDIA #GTC keynote! 😍 One of the innovations in #OpenSearch V3 has been adding GPU acceleration based on #NVIDIA's cuVS. Our benchmarks, using CAGRA algorithm integrated through Facebook's Faiss library, showed: ✅ 9.3x faster index builds ✅ 3.75x lower cost ✅ 2x higher throughput ✅ 2.5x lower CPU usage That's the power of bringing the best of #opensource in vector search together. Check out the comments for the full benchmark setup and results, and more details on the architecture, as well as the RFC on GitHub. Well done to Navneet Verma Corey Nolet Kshitiz G. Dylan Tong Nathan Stephens Vamshi Vijay Nakkirtha and all involved! #OpenSearchAmbassador #VectorSearch