NVIDIA与Ineffable Intelligence合作，共同构建强化学习基础设施的未来

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摘要

NVIDIA与David Silver的Ineffable Intelligence已达成合作，共同构建大规模强化学习的基础设施，专注于即时生成数据并利用NVIDIA下一代平台的管线。

<div id="bsf_rt_marker"></div><p><span style="font-weight: 400;">强化学习智能体——通过试错学习的人工智能系统——可以将计算转化为新知识。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">这正是NVIDIA与Ineffable Intelligence之间一项新的工程级合作的重点。Ineffable Intelligence是一家总部位于伦敦的AI实验室，由AlphaGo架构师David Silver创立，上周刚从隐身模式中现身。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">“AI的下一个前沿是超级学习者——能够从经验中持续学习的系统，”NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋表示。“我们很高兴能与Ineffable Intelligence合作，共同设计大规模强化学习的基础设施，他们正推动AI前沿，开创新一代智能系统。”</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">Silver是强化学习的先驱之一，这种方法已经改变了AI研究。他正致力于将这种方法进一步发展成为新的范式。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">“研究人员已经基本解决了AI较容易的问题：如何构建了解人类已掌握所有知识的系统，”Silver说。“但现在我们需要解决AI更难的问题：如何构建能够自行发现新知识的系统。这需要一种截然不同的方法——从经验中学习的系统。”</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">这种学习需要强大且高度优化的管道来支持。与预训练不同——预训练中固定的人类数据流经系统——强化学习工作负载会即时生成数据。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">系统必须在紧密循环中持续执行动作、观察、评分和更新，这给互连、内存带宽和服务带来了预训练所不具备的压力。此外，系统将训练于丰富形式的经验，这些经验与人类语言和其他人类数据截然不同，可能需要新颖的模型架构和训练算法。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">这就是NVIDIA和Ineffable技术工作的重点：构建能够大规模供给强化学习系统的管道。两家公司的工程师已联手探索创建此训练管道的最佳方式。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">这项工作正在NVIDIA Grace Blackwell上启动，并将是最先探索即将推出的NVIDIA Vera Rubin平台的项目之一。目标是了解随着AI世界从人类数据转向通过模拟和经验学习的模型，所需的下一代硬件和软件。</span></p> <p><span style="font-weight: 400;">正确构建这一基础设施将解锁在高度复杂和丰富环境中前所未有的强化学习规模，使智能体能够在所有知识领域发现突破。</span></p>
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缓存时间: 2026/05/13 18:12

# NVIDIA 与 Ineffable Intelligence 携手构建强化学习基础设施的未来 来源：https://blogs.nvidia.com/blog/ineffable-intelligence-reinforcement-learning-infrastructure/ 强化学习智能体——通过试错来学习的人工智能系统——能够将计算转化为新知识。 这正是 NVIDIA 与 Ineffable Intelligence 在新工程层面合作的重点。Ineffable Intelligence 是一家位于伦敦的 AI 实验室，由 AlphaGo 架构师 David Silver 在上周 Ineffable 从隐身状态中浮出水面后创立。 “AI 的下一个前沿是超级学习者——能够持续从经验中学习的系统。”NVIDIA 创始人兼首席执行官 Jensen Huang 表示，“我们很高兴能与 Ineffable Intelligence 合作，共同设计大规模强化学习的基础设施，他们正在推动 AI 的前沿，并开创新一代智能系统。” Silver 是强化学习的先驱之一，这一方法已经改变了 AI 研究。他专注于将这一方法进一步发展成一种新范式。 “研究人员基本上已经解决了 AI 中较容易的问题：如何构建知道人类已知所有事物的系统。”Silver 说，“但现在我们需要解决 AI 中更困难的问题：如何构建能够自主发现新知识的系统。这需要一种截然不同的方法——从经验中学习的系统。” 这种学习需要一个强大且高度优化的管道来支撑。与预训练不同——预训练中固定的、由人类数据组成的数据集在系统中流动——强化学习工作负载会动态生成其数据。 系统必须不断地在紧密循环中执行操作、观察、评分和更新，这给互连、内存带宽和服务带来了预训练所没有的压力。此外，系统将基于丰富的经验形式进行训练，这些经验与人类语言和其他人类数据截然不同，可能需要新颖的模型架构和训练算法。 这正是 NVIDIA 和 Ineffable 技术工作的重点：构建一个能够大规模支持强化学习系统的管道。两家公司的工程师已经联手探索如何创建这个训练管道的最佳方案。 这项工作从 NVIDIA Grace Blackwell 开始，并将成为首批探索即将推出的 NVIDIA Vera Rubin 平台的团队之一。目标是理解随着 AI 世界从人类数据转向通过模拟和经验学习的模型，所需的下一代硬件和软件。 正确构建这一基础设施将解锁在高度复杂和丰富环境中前所未有的强化学习规模，使智能体能够在所有知识领域发现突破性进展。

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