discover the future of ai technology at nvidia gtc. explore the latest innovations, expert insights, and breakthroughs shaping tomorrow's artificial intelligence landscape.

ఏఐ మోడల్స్

NVIDIA GTC వాషింగ్టన్, DC: AI భవిష్యత్తుపైన తక్షణ దృక్పథాలు

వాషింగ్టన్, డి.సి. ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ కోసం గమన కేంద్రంగా మారబోతోంది. అక్టోబర్ 27 నుండి 29 వరకు వాల్టర్ ఈ. వాషింగ్టన్ కన్వెన్షన్ సెంటర్‌లో NVIDIA GTC నాయకులు, అభివృద్ధికారులు, మరియు పరిశీలకులను ఒక వేగంగా సాగిపోతున్న వేదికలో ఏకం చేస్తుంది తద్వారా ఏం వచ్చేదో అర్థం చేసుకునే అవకాశం లభిస్తుంది. 2025లో AIతో పరిశీలకంగా పనిచేయాలనే వారికి ఇక్కడ సిగ్నల్-టు-నాయిస్ నిష్పత్తి పోలిక లేదు.

నేరుగా సమకాలిక విశ్లేషణలు, ప్రత్యక్ష ప్రదర్శనలు, మరియు ఫలితాలను తలపెట్టే సహజ పఠనాలు అందుబాటులో ఉంటాయి—అందులో agentic AI, physical AI, accelerated computing లాంటి బజ్వర్డ్స్ కూడా ఉంటాయి. ఈ మార్గదర్శిని ఈ కార్యక్రమాన్ని వ్యవహారంగా మార్చుతుంది, స్పష్టం చేసిన దశలు మరియు ఉదాహరణలతో మీరు ప్రతిరూపించి, అనుకరించి, మరియు అమలు చేయవచ్చు.

🔥 త్వరిత సారాంశం:	చర్య
🗓️ కీ నోట్ మిస్ అవ్వద్దు (అక్టోబర్ 28, 12 పి.యం. ఈటి)	3 ముఖ్య అంశాలను పట్టుకుని వాటిలో ఒక్కొక్కటిని 30–60 రోజుల ప్రయోగంగా మార్చండి.
🤝 ముగ్గురు ఉద్దేశ్యంతో ఎగ్జిబిషన్ శాలను నడవండి	5 విక్రేతలను షార్ట్‌లిస్ట్ చేసి, అక్కడే 15-నిమిషాల తర్వాతి సమయాన్ని బుక్ చేయండి.
🧪 agentic AI డెమోను ప్రయత్నించండి	మీరు పరిపూర్ణంగా ఆటోమేట్ చేయగల 1 వర్క్‌ఫ్లోని వచ్చే త్రైమాసికంలో మ్యాప్ చేయండి.
📊 మీ స్టాక్ ను బెంచ్‌మార్క్ చేయండి	మీ ప్రధాన వర్క్‌లోడ్ మరియు బడ్జెట్‌కు క్లౌడ్ + సిలికాన్ ఎంపికలను పోల్చండి.

Summary

NVIDIA GTC Washington, DC: నేడు ఉపయోగించగల సమకాలిక విశ్లేషణలు

జీటికీ దేశ రాజధానిలో కేవలం ఒక ప్రదర్శన మాత్రమే కాకుండా, ఒక పని చేసే ప్రయోగశాల. పూర్వప్రదర్శన ఉదయం 8:30కి ప్రారంభమవుతుంది, బ్రాడ్ గెర్స్ట్నర్, ప్యాట్రిక్ మూస్హెడ్ మరియు క్రిస్టినా పార్ట్సినేవెలోస్ ప్రచారాలను దాటిచేరి తీగలు చూపుతారు. ప్రధాన కార్యక్రమం—జెన్సెన్ హువాంగ్ యొక్క మంగళవారం 12 పి.యం. ఈటీలో కీ నోట్—కేవలం ఉత్పత్తి ప్రదర్శన మాత్రమే కాకుండా, AI పరిశ్రమలు, నిర్మాణం, మరియు పబ్లిక్ సెక్టార్‌ను ఎలా తిరగరాయగలదో మార్గదర్శకాన్ని బోధిస్తుంది.

హాజరయ్యే వారు 70+ సెషన్లు, ప్రాక్టికల్ వర్క్‌షాప్‌లు, మరియు ప్రత్యక్ష ప్రదర్శనలు చూడగలరు, అవి agentic AI, రోబోటిక్స్, క్వాంటమ్ కంప్యూటింగ్, రిమోట్ సెన్సింగ్, మరియు AI-జాతి టెలికాం నెట్‌వర్క్‌లను కవరిస్తాయి. ఎక్కడ మరెక్కడ డెవలపర్లు మరియు పాలసీ మేకర్లు, అలాగే సంస్ధల కొనుగోలు నాయకులు కలిసి వున్నారో? ఇది ఒక అరుదైన వేదిక, అక్కడ పాలసీ మరియు ఉత్పత్తి వాస్తవాలు కలుస్తాయి—మరియు ఒక మంచి ప్రశ్న భాగస్వామ్యాన్ని ప్రారంభించవచ్చు.

అధిక లాభాల కోసం ప్రత్యక్ష ప్రసారంలో ఏమి చూడాలి

అర్లింగ్టన్ నుండి ఫ్రీలాన్స్ డేటా కన్సల్టెంట్ అయిన మాయ అనే వ్యక్తి ఒక సరళమైన పథకం తీసుకొని వస్తుంది: మూడు పనిముట్లు ఆటోమేట్ చేయడం, ఒక మోడల్ అమరికను బలపరిచడం. మొదటి రోజు చివరికి, ఆమె అమెజాన్ వెబ్ సర్వీసెస్ తో హోస్టింగ్ కోసం పైలట్ స్టాక్ రూపొందిస్తుంది, గూగుల్ క్లౌడ్ ద్వారా డాక్యుమెంట్ AIకి కనెక్ట్ అవుతుంది, మరియు మైక్రోసాఫ్ట్ అజూర్ టూల్స్‌తో ఇన్ఫరెన్స్ ఖర్చును బెంచ్‌మార్క్ చేస్తుంది. ఇదే GTC ప్రభావం: నెలల నిడివిని గంటలుగా సింక్ చేస్తుంది.

మాయా యొక్క విధానాన్ని అనుకరించేందుకు, కంటెంట్ మరియు నెట్‌వర్కింగ్‌లను కలుపుకోండి. NVIDIA నుంచి ప్రత్యక్ష బ్లాగ్ స్ట్రీమ్ ట్రాక్ చేసి సూత్రాలు తెలుసుకోండి, తరువాత ఫ్లోర్ మీద స్కోరకార్డుతో తిరగండి. అగ్ర AI కంపెనీల సమీక్ష వంటివి వనరులను ఉపయోగించి మీ విక్రేత ఎంపికలను స్థిరపరచండి. పెద్ద భాషా మోడల్స్ మీ స్టాక్‌కు కేంద్రబిందువు అయితే, ఈ GPT-4, Claude 2, మరియు Llama 2 యొక్క ప్రాక్టికల్ విభజన తో ఆఫరింగ్స్‌ను పోల్చండి.

🧭 సెషన్ల మ్యాప్ తయారుచేయండి: ప్రతి రోజు 2 సాంకేతిక, 1 వ్యాపార, 1 పాలసీ టాక్ ఎంచుకోండి.
📩 ప్రతి విక్రేత కోసం ఒక వాక్యానికి వివరించండి: “మాకు X కావాలి Yను Z రోజుల్లో చేయడానికి.”
📝 ఫీచర్ల కంటే ఔట్‌కమ్ ఖర్చును పట్టుకోండి—KPI లేదా SLAకి అనుసంధానంగా.
💬 కఠినమైన ప్రశ్న అడగండి: “ఏది ముందుగా ఫెయిలవుతుంది మరియు మేము ఎలా పునరుద్ధరించగలం?”

మొమెంట్ ⏱️	ఎందుకు ఇది ముఖ్యం	చర్య ✅
కీ నోట్ (అక్టోబర్ 28)	మాక్రో రోడ్‌మాప్ బడ్జెట్లు మరియు ప్రాధాన్యతలను మార్చేదిగా ఉంది	1 పాలనను 2 వారాల్లో పరీక్షించగల హిపోతీసిస్‌లోకి మార్చండి
ఎగ్జిబిషన్ డెమోస్	agentic AI మరియు రోబోటిక్స్ నిజమైన ఎడ్జ్ కేసులను చూసే అవకాశం🤖	విఫల మోడ్లను నమోదు చేయండి; మోడల్స్ తప్పుల నుంచి ఎలా రీట్రెయిన్ అవుతాయో అడగండి
హ్యాండ్-ఆన్ ప్రయోగశాలలు	నైపుణ్య నిర్మాణం మోడల్ ఆపరేషన్స్ మరియు వేగవంతీకరణకు	జీవి వ్యాపార అవసరానికి సరిపోయే ఒక చిన్న-ప్రామాణిక ప్రూఫ్ ను షిప్ చేయండి
పాలసీ ప్యానల్స్	గవర్నెన్స్ మరియు కొనుగోలుపై ముందస్తు సంకేతాలు 📜	Q4 ఆడిట్లు ముందు సమతుల్యత లోపాలను గమనించండి

తుది విషయం: GTCని ఒక స్ప్రింట్‌గా తీసుకోండి. సెషన్లను పరిశీలనల్లోకి త్వరగా మార్చగలిగితే, మీకు సంకలిత ప్రయోజనం త్వరగా కలుగుతుంది.

discover the future of ai at nvidia gtc. explore groundbreaking innovations, expert keynotes, and the latest advancements in artificial intelligence driving tomorrow's technology.

ఈ విషయాలు ఫీల్డ్ అమరికలుగా ఎలా మారతాయో ఆసక్తిగా ఉందా? తదుపరి అధ్యాయం agentic మరియు physical AI ప్రయోగశాల నుండి నిజ జీవనానికి ఎలా వస్తాయో వివరిస్తుంది.

Agentic మరియు Physical AI: డెమో నుండి హై-స్టెక్స్ వాతావరణాలలో అమరిక వరకు

Agentic AI—AI వ్యవస్థలు పథకరూపకల్పన, నిర్ణయం, మరియు చర్యలు తీసుకునే సంయంత్రణ—GTCలో ముఖ్యభూమిక పోషిస్తుంది. దానికి జతగా physical AI (రోబోట్లు మరియు స్వయం అనుసరించే వ్యవస్థలు) చేరితే, ఇది శక్తివంతమైన జంట అవుతుంది: సాఫ్ట్వేర్ తర్కం చేస్తుంది, యంత్రాలు కదులుతాయి. స్టార్టప్స్ మరియు ఏజెన్సీలకు, ప్రశ్న “ఎప్పుడు కాదు” కానీ “ఎంత తేలికగా మరియు త్వరగా” అమలు చేయాలి అనేది.

సివిక్Grid DC అనే మునిసిపల్ ఇన్నోవేషన్ కార్యాలయం ట్రాఫిక్ ఘటన ప్రతిస్పందనలో పైలట్ చేయడం ఆలోచించండి. ఒక ఏజెంట్ ప్రత్యక్ష ఫీడ్స్‌ను పరిశీలించి, సంఘటనలను క్రమపరిచే, సిస్కో కనెక్టెడ్ ఎడ్జ్ పరికరాల ద్వారా నిర్వహణ పంపిణీ చేసి, హ్యూయిలెట్ ప్యాకర్డ్ ఎంటర్ప్రైజ్ మౌలికసదుపాయాలలో డేటా సరస్సులో ఫలితాలను నమోదు చేస్తుంది. ఫలితం: వేగవంతమైన స్పష్టం, తక్కువ ద్వితీయ ప్రమాదాలు, మరియు మోడల్ పునరావృతికి శుభ్రమైన డేటా. ఇది సైన్స్ ఫిక్షన్ కాదే; ఇది ఫ్లోర్ లో ప్రదర్శింపబడుతున్న పరిశోధనల నిజమైన చిహ్నం.

ఆధారరూపం: నమ్మకం పొందే ఏజెంట్

నమ్మకం ప్రతిపాదించబడుతుంది, ఊహించబడదు. పరిమిత స్వతంత్రతతో ప్రారంభించండి. ఏజెంట్ చేసే పనుల “రైలింగ్స్” ను నిర్వచించి, ఆపై మానవ-ఓన్-ది-లూప్ తపాలా స్థాయిలను అమలు చేయండి. బృందాలు ఏజెంటిక్ నమూనాలను ఓపెన్ మరియు వాణిజ్య ఎకోసిస్టమ్స్ నుండి తీసుకోవచ్చు—ఇక్కడ వృద్ధి చెందుతున్న ఆస్ట్రా దిశను పరిక్షించడం వంటి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లను అన్వేషించండి: agentic robot framework notes. LLM ఎంపికల కోసం, సందర్భ పరిమితులు, ఫైన్-ట్యూనింగ్ మార్గాలు, మరియు భద్రతా లక్షణాల చుట్టూ దృష్టి పెట్టండి; ఈ మోడల్ కుటుంబాల గైడ్ మీకు సహాయక మార్గదర్శిగా ఉంటుంది.

🧱 సంకోచభరితంగా ప్రారంభించండి: ఒక వర్క్‌ఫ్లో, స్పష్టమైన ఇన్‌పుట్స్/ఆట్పుట్స్, కొలిచగల ప్రమాదం.
🔁 లూప్‌ను మూసివేయండి: చర్యలు, ఫలితాలు మరియు మానవ ఒవర్‌రైడ్‌లను ట్రైనింగ్ కోసం రికార్డు చేయండి.
🛡️ భద్రతా లేయర్లు: రేట్ పరిమితులు, కంటెంట్ ఫిల్టర్లు, మరియు పైత్యం నియమాలు.
📦 అప్‌డేట్ ప్యాకేజింగ్: మార్పు అయ్యిన ప్రవర్తనలను డాక్యుమెంట్ చేసే వారపు విడుదలలు.

వినియోగ పరిస్థి🚦	Agentic ప్యాటర్న్	ఇన్ఫ్రా భాగస్వామ్యం	గుర్తించవలసిన మెట్రిక్
ట్రాఫిక్ ట్రయాజ్	ధారణ → పథకము → పంపిణీ	సిస్కో + HPE	సమయం క్లియర్ చేయడానికి ⏱️
గోడౌన్ రోబోటిక్స్	పనుల విభజన + పునరావృతులు	డెల్ టెక్నాలజీస్ + NVIDIA	ప్రతి గంట ఆదేశాలు 📦
ఫీల్డ్ ఇన్స్పెక్షన్స్	లక్ష్య సాధన మానవ ఆమోదంతో	IBM + గూగుల్ క్లౌడ్	పగడుబడుల గుర్తింపు రేటు 🔍
కాంటాక్ట్-సెంటర్ కోపైలట్	బహుళ-పరికరం ఏజెంట్ రక్షణా గీతలతో	Microsoft + AWS	మొదటి-సంప్రదింపు పరిష్కారం 🎯

ఏజెంట్లను విశ్వసనీయంగా ఉంచేందుకు, బృందాలు ఈ మెకానిక్స్‌ను అవగాహన చేసుకోవాలి: ప్రాంప్ట్ డిజైన్, ఫంక్షన్ కాలింగ్, మరియు ఖర్చు నియంత్రణ. ఒక ప్రాక్టికల్ ప్రాంప్ట్ ఆప్టిమైజేషన్ ప్లేబుక్ మరియు టోకెన్ బడ్జెటింగ్ సంబంధించిన వివరణలు గుర్తుంచుకోండి. రేట్ లిమిట్స్ లేదా కొటాలు జరిగితే, ఈ రేట్ లిమిట్స్ లో పని చేయడం మీకి సహాయం చేస్తుంది.

Transforming AI: GTC Panel Hosted by Jensen Huang

ప్రధాన పాఠం: స్వతంత్రత స్పష్టత మరియు స్పందనల ఫలితం. సరైన పరిమితులు మరియు డేటా లూప్‌లతో, agentic సిస్టమ్స్ నమ్మదగిన టిమ్‌మెట్స్ అవుతాయి—అవి బ్లాక్ బాక్స్‌లు కావు.

క్లౌడ్ + సిలికాన్: మీ వర్క్‌లోడ్‌కు తగ్గ సాగింపు స్టాక్ ఎంచుకోవడం

ప్రతి ఆశించిన AI ప్రణాళిక చివరికి భౌతిక శాస్త్రము మరియు ఆర్థికతను ఎదుర్కొంటుంది. సాగింపు స్టాక్—GPUలు, ఇంటర్‌కనెక్ట్లు, మెమరీ, మరియు క్లౌడ్ ఫాబ్రిక్—వేగం మరియు ఖర్చును నిర్ణయిస్తుంది. GTCలో, NVIDIA ప్లాట్‌‌ఫారమ్‌లపై వేగవంతమైన ఉత్సాహం ఉంటుంది, అదనంగా Intel మరియు AMD CPUలు మరియు ఎక్సలెరేటర్ల పైనా, Dell Technologies మరియు Hewlett Packard Enterprise వంటి సిస్టమ్ ఇంటిగ్రేటర్లు టర్న్‌కీ డిప్లాయ్‌మెంట్స్ రూపకల్పన చేస్తారు. క్లౌడ్ వైపున, Amazon Web Services, Microsoft అజూర్, మరియు Google Cloud మోడల్ హోస్టింగ్, వెక్టర్ డేటాబేస్‌లు, మరియు MLOpsలో భేదాత్మకతను హైలైట్ చేస్తారు.

ఎలా ఎంచుకోవాలి? లాగోపై కాకుండా వర్క్‌లోడ్ నుండే ప్రారంభించండి. మీరు షార్ట్ కాంటెక్స్ట్‌లపై ఇన్ఫరెన్స్-భారమైనవారైతే, త్రూపుట్ మరియు టోకెన్‌కు ఖర్చు క్షేత్రాలలో మంచి దిశలో ఉంటారు; చాలా-మోడల్ RAGతో దీర్ఘ డాక్యుమెంట్లకు మెమరీ మరియు బ్యాండ్‌విడ్త్ ముఖ్యమైనవి. బృందాలు తరచుగా ఒకే ప్రొవైడర్ మీద ఎక్కువ ఆసక్తి చూపుతాయి; మల్టీ-క్లౌడ్ ఒక ఫీచర్ అయొచ్చును అనుకుంటే, మీరు ఆబ్జర్వబిలిటీ మరియు CI/CDని స్థిరపరుస్తే చాలు.

వర్క్‌లోడ్-మొదటి నిర్ణయం మేట్రిక్స్

స్టార్టప్ అట్లాస్ హెల్త్ రేడియాలజీ ట్రయాజ్ చేస్తుంది. వారు NVIDIA వేగవంతీకరణతో ఆన్-ప్రేమ్‌లో ట్రైనింగ్ బర్ట్స్ నిర్వహించి, పీక్ గంటలలో బ్యాచ్ ఇన్ఫరెన్స్ కోసం AWSకి బర్స్ట్ అవుతారు. సంభాషణ చేసే తరువాత, అజూర్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ లేయర్లు మెరుగైనవి; డాక్యుమెంట్-భారమైన RAGకు గూగుల్ క్లౌడ్ డేటా టూలింగ్ గెలుస్తుంది. ఫలితం విక్రేత బంధం కాదు—తిరిగి కాల్ సమయం మరియు నిర్ధారణ ఖచ్చితత్వంలో ఫలిత బంధం.

💡 కాపాసిటీ కింద పారపడేముందు 2 వారాలు మేథోభారిత రవాణాను ప్రొఫైల్ చేయండి.
🧪 ఒకే ప్రాంప్ట్ సెట్‌తో మూడు SKUలను పరీక్షించి ఖర్చు/నాణ్యత మేరకు ర్యాంక్ చేయండి.
🧯 విఫలం కోసం ప్రణాళిక: రెండవ ప్రాంత రన్‌బుక్స్ మరియు క్రాస్-క్లౌడ్ ప్రత్యామ్నాయాలు.
📈 యుటిలైజేషన్ కు గమనించండి, పీక్ TFLOPsకి మాత్రమే కాదు—ఇడిల్ బడ్జెట్ నాశనకారిని.

వర్క్‌లోడ్ ⚙️	ప్రాధాన్యత స్టాక్ సంకేతం	క్లౌడ్ కోణం	ట్రాక్ చేసేవారి మెట్రిక్
చాట్ + టూల్స్	తక్కువ-వేళా ఇన్ఫరెన్స్, వేగవంతమైన కాంటెక్స్ట్	అజూర్ లేదా AWS మేనేజ్డ్ ఇన్ఫరెన్స్	P95 ఆలస్యం ⏲️
డాక్-భారమైన RAG	అధిక మెమరీ బ్యాండ్విడ్త్ + వెక్టర్ డేటాబేస్	గూగుల్ క్లౌడ్ డేటా స్టాక్	జవాబు ఖచ్చితత్వం 📚
ట్రైనింగ్ స్ప్రింట్లు	ఆన్-ప్రేమ్ పంపిణీ + వేగవంతమైన నెట్‌వర్కింగ్	డెల్/HPE నిర్మాణం NVIDIAతో	సమయం-కు-సంగ్రహణ 🏁
ఎడ్జ్ రోబోటిక్స్	దృઢంగా చేసిన కంప్యూటింగ్ + శక్తి సామర్థ్యం	సిస్కో-నియంత్రిత ఎడ్జ్	ఫెయిల్యూర్ మధ్య సగటు సమయం 🔧

ప్రతి పొర కోసం మోడల్స్‌ను ఎన్నుకోవడానికి సామర్థ్యాన్ని ఖర్చుతో పోల్చండి. ఈ క్లిష్ట పరిస్థితుల్లో ఉపయోగపడే మోడల్ పరిమితులు మరియు పరిష్కారాల సారాంశం ఉపయోగకరంగా ఉంటుంది. చిత్రం కోసం, OpenAI వర్సస్ xAI మరియు ఏం వచ్చే అవకాశమో సహాయం చేస్తాయి బడ్జెట్ క్రమాలపై సమీక్షలో. మీ బృందం మైక్రోసాఫ్ట్ ఎకోసిస్టమ్‌లో ఉంటే, కోపైలట్ వర్సస్ చాట్‌జీ పీటీ తో కొనుగోలు నిర్ణయాలను మెరుపుగా చేయండి.

స్థిరమైన విషయం: మీ స్టాక్ డిమాండ్‌కు తగినట్టుగా సర్దుబాటు అవ్వాలి మరియు నాణ్యత పూర్వానుమానించదగినదిగా ఉండాలి. తక్కువ వేగంతో కాకుండా అనుకూలత కోసం ఇంజనీరింగ్ చేయండి.

explore the future of ai at nvidia gtc, where industry leaders unveil the latest breakthroughs, trends, and innovations shaping tomorrow's technology.

తనిఖీ నిర్మాణమే కథలో అరగా ఉంది. మిగతా భాగం బృందాలు వాస్తవంగా ఎలా పని చేస్తాయో—వర్క్‌ఫ్లోలు, ప్రాంప్ట్లు, మరియు గవర్నెన్స్ వాటి ద్వారా కంప్యూటింగ్‌ను ఫలితాలుగా మార్చటం. ఇది తదుపరి అంశం.

విజయవంతమైన వర్క్‌ఫ్లోలు: ప్రాంప్టింగ్, ప్లగిన్లు, మరియు ప్రాక్టికల్ గవర్నెన్స్

సాధనాలు లీవరేజ్ సృష్టించవు—వర్క్‌ఫ్లోలు చేస్తాయి. GTC ఉత్పత్తి బృందాలు, ఏజెన్సీలు మరియు ఏకైక కన్సల్టెంట్లు రోజువారీ క్రియాకలాపాలను ఎలా నిర్మిస్తారో ప్రదర్శిస్తుంది, దీని ద్వారా విశ్వసనీయ AI ఫలితాలు వస్తాయి. సూత్రం సింపుల్: స్పష్టమైన ప్రాంప్ట్లు, పరిశీలించిన సాధనాలు, మరియు డాక్యుమెంటెడ్ గార్డ్‌రైల్స్. మూడు సభ్యుల అనాలిటిక్స్ స్టూడియో, నార్త్ క్విల్, ప్రాంప్ట్ టెంప్లేట్స్, ప్లగిన్ ప్యాక్స్, మరియు సమీక్ష చెక్లిస్ట్‌లను ప్రమాణీకరించడం ద్వారా రిపోర్ట్ రూపొందింపు నాలుగు గంటల నుంచి 45 నిమిషాలకు తగ్గించింది.

ఉంచే ప్రాంప్ట్ లైబ్రరీను స్వీకరించండి, పేరుల నిర్ణయాలు మరియు సంస్కరణలతో. ఇది ప్లగిన్ విధానాలతో జత చేయండి—ఏది ఆమోదం, ఏది ప్రయోగం, ఏది పరిమితం. ఆపై అభిప్రాయం సంస్థీకరించండి: ప్రతి విఫలం యూనిట్ టెస్ట్‌గా మారుతుంది. అది భారమైనట్లైతే, ఈ ప్రాంప్ట్ ఆప్టిమైజేషన్ గైడ్ మరియు ప్లగిన్ పవర్ మూవ్స్ లాంటి జీవంత వనరులనుండి తీసుకొని అనుకరించండి. పక్కపక్కన మోడల్ ట్రేడ్-ఆఫ్‌ల కోసం, ఈ ముఖ్య అసిస్టెంట్‌ల సరిపోల్చు మీరు సరైన సాధనాన్ని ఎంచుకునేందుకు సహాయం చేస్తుంది.

చిన్న కానీ శక్తివంతమైన బృందాల కొరకు వర్క్‌ఫ్లో నిర్మాణం

నార్త్ క్విల్ ప్రతి వర్క్‌ఫ్లోకు “స్టాక్ కార్డ్”ను ఉంచుతుంది, అందులో ఇన్‌పుట్స్, మోడల్ ఎంపిక, మరియు ఎస్కలేషన్ నియమాలు ఉంటాయి. రేట్ పరిమితులు తాకేప్పుడు, వారు బ్యాచ్ అభ్యర్థనలను చేస్తారు; కాంటెక్స్ట్ ఎక్కువైతే తెలివిగా అధ్యాయాలతో విభజిస్తారు. వారు రోజువారీ ఖర్చు పాటిస్తారు, వారానికి నాణ్యతను ట్రాక్ చేస్తారు, మరియు డ్రిఫ్ట్ సంభవించినప్పుడు జోర్ పెట్టే సంకేతాలను కలిగి ఉంటారు. ఇది ప్రావీణ్యం, కాకపోతే కఠినత్వం కాదు—సురక్షితంగా ఉండడానికి సరిపడ, నేర్చుకునేందుకు సరిపడ.

🧩 పేరుతో టెంప్లేట్లను ఉపయోగించండి: “RAG_Summary_v3” అనేది ఎడ-హాక్ ప్రాంప్ట్‌ల కంటే మెరుగైనది.
🧪 ప్రయోగాల కొరకు సాండ్‌బాక్స్‌లు; ఉత్పత్తి అనువర్తనాలకు మార్చే చరిత్రలు మరియు యజమానులు ఉంటారు.
📉 ప్రతి అభ్యర్థనకు ఖర్చు పరిమితులు అమలు చేయండి; పరిమితులు చేరినప్పుడు మార్గదర్శకాలు మార్చండి.
🧭 అవుటేజీలు లేదా దిగుమతి నాణ్యతకు “ఫాల్‌బ్యాక్ మోడ్”లను జోడించండి.

వర్క్‌ఫ్లో 🛠️	ప్రధాన నియంత్రణ	వనరు	గమనించవలసిన సంకేతం
RAG సమ్మరీలు	చంకింగ్ + ఎంబెడ్డింగ్‌లు	టోకెన్ బడ్జెట్ గైడ్	హల్యూసినేషన్ రేటు 🤖
డేటా శుభ్రపరిచటం	స్కీమా సరిపోలిక పరీక్షలతో	పరిమితులు & వ్యూహాలు	పிழల పంపిణీ 📊
మార్కెటింగ్ వస్తువులు	బహుళ-మోడల్ మార్గదర్శనం	వీడియో జనరేటర్ ఎంపికలు	కన్వర్షన్ లిఫ్ట్ 📈
రిసెర్చ్ అసిస్టెంట్	సోర్స్ రికార్డింగ్ + సూచనలు	AI FAQ త్వరిత స్పందనలకు	పునరుత్పాదకత ✅

గాఢంగా తెలుసుకోవాలంటే, ఈ మోడల్ గైడ్ పదజాలానికి బలమైన ఆధారం ఇవ్వగలదు, అంతేకాదు ఫిల్టర్ లేని చాట్‌బాట్ ప్రమాదాల సమీక్ష మీ గవర్నెన్స్‌కు స్థిరత్వం ఇస్తుంది. వాస్తవ పరిశీలన: గొప్ప వర్క్‌ఫ్లోలు మాయాజాలం కంటే మంచితనపు అలవాటు, స్థిరమైన అభివృద్ధి, మరియు స్పష్టమైన బాధ్యత మీద ఆధారపడి ఉంటాయి.

సంగ్రహంగా, చిన్న బృందాలు AIని పునరావృత అలవాటు వ్యవస్థగా మార్చి, పెరిగేప్పుడు మెరుగుపరచగలవు.

పాలసీ మరియు ఉత్పత్తి కలుసుకోవడం: బాధ్యతాయుత AI ఆమోదంపై వాషింగ్టన్ యొక్క పాత్ర

డీ.సి.లో GTC నిర్వహించడం ఒక నిజాన్ని సూచిస్తుంది: పాలసీ మరియు ఉత్పత్తి పరస్పరం అభివృద్ధి చెందాలి. పబ్లిక్-సెక్టర్ నేతలు సేవలను ఆధునీకరించాలనుకుంటున్నారు, సంబంధిత సంస్థలు అనుమతులు ఆపకుండా నూతనత కొనసాగించాలని. వాతావరణం అనుకూలమైన దూర స్పందన, AI-నేటివ్ టెలికాం, మరియు క్వాంటమ్-ఆధారిత వర్క్‌ఫ్లోల వైపు అడుగులు—ప్రతి వాటికి కొనుగోలు, గోప్యత, మరియు పని సిద్దతపై తక్షణ ప్రభావం ఉంటుంది.

ఫెడరల్ లాభాల కార్యాలయం క్లెయిమ్ బ్యాక్‌లాగ్ తో బ్యాక్గ్రౌండ్ నొక్కి చూస్తుంది. IBM ప్రాసెస్ ఇంటలిజెన్స్, NVIDIA వేగవంతమైన ఇన్ఫరెన్స్, మరియు Microsoft నుండి రక్షణ గల కోపైలట్లను కలిపి, బృందం క్యూలు సమయాలను తక్కువ చేస్తుంది మరియు ఆడిటబిలిటీను కాపాడుతుంటుంది. Cisco నెట్‌వర్క్ సెగ్మెంటేషన్ మరియు పరికరం-స్థాయి ఎన్‌క్రిప్షన్ జత చేస్తే, సున్నితమైన డేటా సురక్షితం అవుతుంది. ఇది నమూనా: ప్రదర్శన కోసం రూపకల్పన చేసి, అనుమతిని నిరూపించండి.

ప్యానల్ నుండి ప్లేబుక్ వరకు: ప్రజా విలువ, వేగంగా

సెషన్ ఉత్సాహం ఎక్కువగా ఉంటుంది, కానీ విలువ మీరు తీసుకువెళ్లే చెక్లిస్ట్‌లలో ఉంటుంది. డాక్యుమెంటేషన్, రెడ్-టీమింగ్, మరియు డిజాస్టర్ రికవరీ కోసం ఎగ్జిబిషన్‌లో విక్రేతలను పరీక్షించండి. తదుపరి మోడల్ తరంగం గురించి ఆసక్తి ఉంటే, కొత్త ట్రైనింగ్ దశల గురించి తెలిసినవి చూడండి మరియు ప్రస్తుత వాస్తవాలను సమతుల్యం చేయండి. కొనుగోలుదారులు పోటీ విశ్లేషణ కోరితే, ఈ అసిస్టెంట్ సరిపోల్చు మరియు సంస్థలు గురించి ఒక సవివర సారాంశం ఉంటుంది.

🧭 పైలట్ల ముందు డేటా తరగతులను (జనసాధారణ, అంతర్గత, పరిమితం) మ్యాప్ చేయండి.
🔐 లాగింగ్, నిల్వ మరియు నాశనానికి విక్రేత ధృవపత్రాలు కావాలి.
🧪 రెడ్-టీమ్ ప్రాంప్ట్‌లు మరియు సాధనాలు; తెలిసిన విఫల మోడ్లను డాక్యుమెంట్ చేయండి.
📚 సిబ్బందిని ఎస్కలేషన్ మార్గాలు మరియు కాల్ ఉంటుంది భావనలపై శిక్షణ ఇవ్వండి.

వలయం 🏛️	పాలసీ లీవర్	ఉత్పత్తి వాస్తవం	నిరూపణ బిందువు
ఆరోగ్య సంరక్షణ	PHI రక్షణలు	ఆన్-ప్రేమ్ + ఎన్‌క్రిప్టెడ్ ఇన్ఫరెన్స్	ఆడిట్ లాగులు + యాక్సెస్ సమీక్షలు ✅
టెలికాం	నెట్‌వర్క్ ఐసోలేషన్	సిస్కో SDN + AI-నేటివ్ రౌటింగ్	సెగ్మెంటేషన్ పరీక్షలు 🔐
పౌర సేవలు	పారదర్శకత	వివరిస్తున్న చర్యలు + ఆమోదాలు	కేసు రీప్లే డెమోలు 🎥
రక్షణ	మానవ-ఆన్-ది-లూప్	బహుళ-ఫ్యాక్టర్ గార్డ్‌రైల్స్	ఎస్కలేషన్ త intervene సమయం ⏱️

వీడియో విభజనలను ఇష్టపడేవారికి, డి.సి. పాలసీ సెషన్ల రీక్యాప్‌లు మరియు గార్డ్‌రైల్స్‌ను చూపించే డెమోలును క్యూలో పెట్టండి. తరువాత, మీ స్టాక్‌ను అదే నియమాలకు వ్యతిరేకంగా పరీక్షించండి; మంచి గవర్నెన్స్ ఒక ఉత్పత్తి గుణం కావాలి, కేవలం బాధ్యత మాత్రమే కాదు.

GTC March 2024 Keynote with NVIDIA CEO Jensen Huang

ఈ విభాగానికి తుది ఆలోచన: వేగవంతమైన బృందాలు డిజైన్‌లో అనుమతి పాటించే విధానాన్ని తయారుచేస్తారు. ఇది కేవలం ఓవర్‌టేక్ పాయింట్ కాదు—మీకు గ్రీన్‌లైట్ ఇచ్చే మార్గం.

ప్రత్యక్ష డెమోలు, క్రియేటర్ వర్క్‌ఫ్లోలు, మరియు అంగీకారపు చివరి దశ

పెద్ద ప్రకటనల దాటి, GTC మాయాజాలం చివరి మైల్లో ఉంది: క్రియేటర్లు, విశ్లేషకులు, మరియు ఇంజనీర్లు వాస్తవంగా పనిచేసే వాహనాలను రూపొందిస్తున్న విషయం చూడటం. అది ఏదైనా రోబోటిక్స్ బూత్ మల్టీ-ఏజెంట్ మార్గ నిర్దేశం చేయడం లేదా AI-నేటివ్ టెలికాం ప్రత్యక్ష ట్రాఫిక్ రావడం, నమూనా అదే—తక్కువ లూపులు, స్పష్టమైన పరిమితులు, కనిష్ట మేట్రిక్స్.

క్రియేటర్లు తరచుగా వీడియో సాధనాలు మరియు LLM-నడిపే ప్రణాళికలను కలిపి ఉపయోగిస్తారు. GTC నుండి బయలుదేరిన ఒక ప్రత్యేక స్టూడియో NVIDIA వేగవంతమైన ఎడిటింగ్‌ను ఉపయోగించి ఈ అగ్ర AI వీడియో సాధనాల సమీక్ష నుండి ఆపరేటరులను ఎంపిక చేస్తుంది. వారి PM ఆజూర్ ఫంక్షన్లను మరియు గూగుల్ క్లౌడ్ వర్క్‌ఫ్లోలను ఉపయోగించి ఒక చిన్న నియంత్రణ టవర్‌ను నిర్మిస్తుంది, ఆర్థిక రంగంలో GPU ఖర్చు కొరకు AMD/Intel ఖర్చు ప్రమాణాన్ని ప్రణాళిక చేస్తుంది. స్టాక్ విక్రేతలు విస్తరించబడినా, వర్క్‌ఫ్లో ప్రత్యేకంగా ఉంటుంది: అద్భుతమైన కంటెంట్‌ను వేగంగా పంపిణీ చేయండి.

డెమోలును దీర్ఘకాలిక అలవాట్లుగా మార్చడం

అత్యంత సరళమైన అంగీకార ప్రణాళిక ఒక 30/60/90 రోజుల పథకం. 30 రోజుల్లో, ఒక డెమోను అంతర్గత డేటా పై అంతా అనుకరించండి. 60 రోజుల్లో, ఉత్పత్తి వ్యవస్థలతో సమ్మిళింప చేయండి మరియు మానిటరింగ్‌ని చేరుకోండి. 90 రోజుల్లో, మీరు పైలట్‌ను పూర్తి చేస్తారు లేదా పాఠాల తో దాన్ని ముగిస్తారు. ఇదే సమయంలో, ప్లేగ్రౌండ్ సూచనలు మీకు త్వరగా, సురక్షితంగా తిరుగుబాటు చేస్తాయి మరియు వాహనాలను బలపరుస్తాయి.

🚀 30రోజులు: మీ స్వంత డేటా భాగాలతో డెమోను పునరావృతంగా చేయండి.
🔗 60రోజులు: సాధనాలతో కలవండి, పాత్ర-ఆధారిత ప్రాప్తిని అమలు చేయండి, అలెర్ట్లు జోడించండి.
📏 90రోజులు: SLAలు, డాష్బోర్డ్లు, మరియు రోల్బ్యాక్ ప్లేబుక్స్‌ను చివరిదశలో ఉంచండి.
🎯 ఎల్లప్పుడూ: ప్రతి దశను వినియోగదారు లేదా పౌర ఫలితాలకు అనుసంధానించండి.

దశ 🧭	దృష్టి	తెలిమితి బూస్ట్	చెక్‌పాయింట్
30-రోజుల పైలట్	విలువను త్వరగా పునఃసృష్టించండి	పలే గ్రౌండ్లు + చిన్న డేటాసెట్స్	కార్యనిర్వహణ డెమో 🎬
60-రోజుల సమ్మిళితం	నమ్మకదర్గా ఉండటం మరియు భద్రత	RBAC + లాగింగ్	స్థిరమైన పైప్లైన్ 🧱
90-రోజుల రోల్అవుట్	ప్రారంభం మరియు ఖర్చు నియంత్రణ	ఆటోస్కేలింగ్ + బడ్జెట్లు	SLA సంతకం చేసినది ✅
కొనసాగింపు	గతిక్రమాల నేర్చుకోడం	టెలిమెట్రీ + A/B పరీక్షలు	త్రైమాసిక సమీక్ష 📈

ఎకోసిస్టమ్లను పోల్చ్‌చున్నప్పుడు, ఈ సంపూర్ణమైన మోడల్ సరిపోల్చు మరియు పరిమితులు మరియు వ్యూహాలు గంటలను మిగుల్చగలవు. మీరు ఫ్రంటియర్ న్యూస్ మరియు నేటీ పరిమితులలో తూలిపోతే, బడ్జెట్‌కు ముందు పోటీలో ఉన్న AI స్టాక్‌ల సమగ్ర సమీక్ష చూడండి.

చివరి మైలు అందరికీ కాదు; ఇది సార్వత్రికంగా పునరావృతం చేసుకునే, త్వరగా నేర్చుకొనే, మరియు ముఖ్యం ఎలాగో కొలిచే బృందాలకే చెందుతుంది. చిన్నగా ప్రారంభించండి; ఉద్దేశంతో ముందుకు పోతూ; విజయాలను పెంచండి.

{“@context”:”https://schema.org”,”@type”:”FAQPage”,”mainEntity”:[{“@type”:”Question”,”name”:”కీ నోట్ ఎప్పుడు, ఎక్కడ ఉంటుంది?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”NVIDIA స్థాపకుడు మరియు CEO జెన్సన్ హువాంగ్ యొక్క కీ నోట్ మంగళవారం, అక్టోబర్ 28న 12 పి.యం. ET వాల్టర్ ఈ. వాషింగ్టన్ కన్వెన్షన్ సెంటర్ లో ఉంటాయి. మూడు ముఖ్యాంశాలను పట్టుకుని వాటిని 30 నుంచి 60 రోజుల ప్రయోగాలుగా మార్చండి.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”చిన్న బృందాలు GTC నుండి ఎలా లాభాలు పొందగలవు?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”1–2 వర్క్‌ఫ్లోలను ఆటోమేట్ చేయడానికి వెళ్తూ, లక్ష్యంగా సెషన్లను హాజరై, షార్ట్ లిస్ట్‌తో ఎగ్జిబిషన్ లో తిరగండి. పరిశీలనలను 30/60/90 రోజు ప్రణాళికగా మార్చండి. లక్ష్యాలను ఫీచర్ల కంటే మెట్రిక్స్ పై కేంద్రీకరించండి.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”ఏ విక్రేతలు నా జాబితాలో ఉండాలి?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”NVIDIA కాకుండా Microsoft, Amazon Web Services, Google Cloud, Intel, AMD, IBM, Dell Technologies, Cisco, మరియు Hewlett Packard Enterprise పై దృష్టి పెట్టండి. వర్క్‌లోడ్ సరిపోయే విధంగా మరియు మొత్తం ఖర్చు ఆధారంగా ఎంచుకోండి.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”ప్రాంప్ట్లు మరియు ఖర్చు నియంత్రణకు ఏ వనరులు సహాయపడతాయి?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”ప్రాంప్ట్ ఆప్టిమైజేషన్ గైడ్‌లు, టోకెన్ బడ్జెట్ సూచనలు, మరియు రేట్-లిమిట్ ప్లేబుక్స్ ఉపయోగించండి. టెంప్లేట్లు నిర్మించి, ఖర్చు కాపులను సెట్ చేసి, సరిపోయే విధంగా మానిటరింగ్ జోడించండి.”}},{“@type”:”Question”,”name”:”నేను దూరంగా కూడా అనుసరించగలనా?”,”acceptedAnswer”:{“@type”:”Answer”,”text”:”అవును. NVIDIA ఈ కార్య‌క్ర‌మం అంత‌ర్దిన‌పు ప్రత్య‌క్ష వ్యాఖ్య‌లు వెలువరించ‌నుంది. కవ‌రేజ్‌ని ప్రయోగశాలల్లో, ప్ర‌జా డెమోలు సాయంతో పాట‌రికూడ‌గా జత చేయండి.”}}]}

కీ నోట్ ఎప్పుడు, ఎక్కడ ఉంటుంది?

NVIDIA స్థాపకుడు మరియు CEO జెన్సన్ హువాంగ్ యొక్క కీ నోట్ మంగళవారం, అక్టోబర్ 28న 12 పి.యం. ET వాల్టర్ ఈ. వాషింగ్టన్ కన్వెన్షన్ సెంటర్ లో ఉంటాయి. మూడు ముఖ్యాంశాలను పట్టుకుని వాటిని 30–60 రోజుల ప్రయోగాలుగా మార్చండి.

చిన్న బృందాలు GTC నుండి ఎలా లాభాలు పొందగలవు?

1–2 వర్క్‌ఫ్లోలను ఆటోమేట్ చేయడానికి వెళ్తూ, లక్ష్యంగా సెషన్లను హాజరై, షార్ట్ లిస్ట్‌తో ఎగ్జిబిషన్ లో తిరగండి. పరిశీలనలను 30/60/90 రోజు ప్రణాళికగా మార్చండి. లక్ష్యాలను ఫీచర్ల కంటే మెట్రిక్స్ పై కేంద్రీకరించండి.

ఏ విక్రేతలు నా జాబితాలో ఉండాలి?

NVIDIA కాకుండా Microsoft, Amazon Web Services, Google Cloud, Intel, AMD, IBM, Dell Technologies, Cisco, మరియు Hewlett Packard Enterprise పై దృష్టి పెట్టండి. వర్క్‌లోడ్ సరిపోయే విధంగా మరియు మొత్తం ఖర్చు ఆధారంగా ఎంచుకోండి.

ప్రాంప్ట్లు మరియు ఖర్చు నియంత్రణకు ఏ వనరులు సహాయపడతాయి?

ప్రాంప్ట్ ఆప్టిమైజేషన్ గైడ్‌లు, టోకెన్ బడ్జెట్ సూచనలు, మరియు రేట్-లిమిట్ ప్లేబుక్స్ ఉపయోగించండి. టెంప్లేట్లు నిర్మించి, ఖర్చు కాపులను సెట్ చేసి, సరిపోయే విధంగా మానిటరింగ్ జోడించండి.

నేను దూరంగా కూడా అనుసరించగలనా?

అవును. NVIDIA ఈ కార్య‌క్ర‌మం అంత‌ర్దిన‌పు ప్రత్య‌క్ష వ్యాఖ్య‌లు వెలువరించ‌నుంది. కవ‌రేజ్‌ని ప్రయోగశాలల్లో, ప్ర‌జా డెమోలు సాయంతో పాట‌రికూడ‌గా జత చేయండి.