تطلق شركة إنفيديا حزمة مطوّرة من أدوات برمجياتها "تينسور آر تي إيدج - إل إم" (TensorRT Edge-LLM)، وهي بيئة تشغيل عالية الكفاءة مخصصة لنماذج الذكاء الاصطناعي اللغوية الضخمة، لتعمل مباشرة على الأجهزة الطرفية مثل منصات درايف ثور (Drive AGX Thor) وجيتسون ثور (Jetson Thor). يهدف هذا الإصدار الجديد إلى تمكين الجيل القادم من السيارات ذاتية القيادة والروبوتات البشرية من تنفيذ مهام معقدة تتطلب تفكيرًا عميقًا، وتفاعلًا متعدد الوسائط في الوقت الفعلي، وتخطيطًا للمسارات، كل ذلك مع الالتزام الصارم بحدود استهلاك الطاقة وزمن الاستجابة المنخفض. تتضمن أحدث إصدارات المنصة دعمًا متقدمًا لهندسة "المجموعة من الخبراء" (Mixture of Experts) أو ما يُعرف بـ MoE، حيث يتم تفعيل مجموعة فرعية فقط من المعلمات لكلtoken أثناء التشغيل. هذه التقنية تتيح للأجهزة المدمجة الاستفادة من قدرات الاستدلال في نماذج ضخمة للغاية مع الحفاظ على كفاءة استهلاك الموارد الخاصة بالنماذج الصغيرة، مما يسهل رفع ذكاء الأنظمة المستقلة دون تجاوز الحدود الحرجة للزمن والطاقة. كما تدعم المنصة نماذج "نيموترون 2 نانو" (Nemotron 2 Nano) التي تستخدم هندسة هجينة تجمع بين تقنيات "ماما-2" ومحولات الانتباه، مما يقلل بشكل جذري من متطلبات الذاكرة مع الحفاظ على دقة عالية، ويسمح بتنفيذ عمليات استدلال من المستوى الثاني (System 2) مباشرة على الرقاقة. في مجال التفاعل الصوتي، قدمت الشركة دعمًا لنموذجي "كوين 3" للنطق (TTS) والتعرف على الكلام (ASR) المدمجين في بنية واحدة تسمى "المفكر-المتحدث" (Thinker-Talker). يزيل هذا النهج الحاجة إلى ربط نماذج متعددة بشكل متسلسل، مما يقلل زمن الاستجابة ويسمح بحوارات طبيعية وانقطاعية بين الركاب والسيارة أو بين البشر والروبوتات. أما في مجال الروبوتات والذكاء الملموس، تدعم المنصة الآن نموذج "كوزموس ريزون 2" (Cosmos Reason 2)، وهو نموذج مصمم خصيصًا لفهم فيزياء العالم، مما يمكن الروبوتات من التنبؤ بحركة الأجسام وتخطيط إجراءاتها بدقة بناءً على المنطق البشري والقواسم المشتركة الفيزيائية دون الحاجة إلى تعليمات بشرية لكل سيناريو. تشير التحسينات أيضًا إلى تحول جذري في صناعة السيارات ذاتية القيادة نحو نماذج التكامل النهائي (End-to-End VLA)، حيث تستبدل الأنظمة النمطية التقليدية بواجهات تفكير كاملة. تتيح بيئة التشغيل الجديدة دمج عائلة نماذج "ألبامايو" (Alpamayo)، التي تركز على تخطيط المسارات بدقة عالية من خلال سلسلة من الاستدلالات السببية قبل تنفيذ أي حركة، مما يعزز السلامة والشفافية في القيادة الذاتية. تم تصميم هذه البيئة لتكون مبنية بلغة C++ خالصة لتجنب أي تبعيات للغة بايثون، مما يضمن تنبؤًا تامًا في استخدام الذاكرة والأداء، وهو أمر حاسم للأنظمة التي تتطلب موثوقية قصوى في التطبيقات الحرجة. يوفر المطورون الآن وصولاً مباشراً إلى هذه الميزات من خلال مستودعات جيت هب المحدثة وإصدارات نظام التشغيل DriveOS الجديدة، مما يمهد الطريق لبناء آلات مستقلة من الجيل التالي تعمل بكفاءة عالية على حافة الشبكة.