正在举行的微软Iginte全球技术大会上，微软发布一系列AI相关的全新优化模型、开发工具资源，帮助开发者更深入地释放硬件性能，拓展AI场景。尤是对于当下在AI领域占据绝对主导地位的NVIDIA来说，微软这次送上了一份大礼包，无论是面向OpenAIChatAPI的TensorRT-LLM封装接口是RTX驱动的性能改进DirectMLforLlama2，以及其他热门大语言模型，都可以在NVIDIA硬件上获得更好的加速和应用。目前已经有400多个合作伙伴发布了支持RTXGPU加速的AI应用、游戏随着模型易用性的不断提高，相信会有越来越多的AIGC功能出现在WindowsPC平台上。

Nvidia首席执行官黄仁勋宣布了一项雄心勃勃的计划，即在日本建立一系列半导体工厂，以满足对人工智能图形芯片不断增长的需求。这一举措是与日本公司的紧密合作，旨在支持先进人工智能应用的图形芯片需求。加入我们的BNN应用，一同参与这场革命吧。

AmazonWebServices和NVIDIA宣布扩大合作，致力于为生成式人工智能创新提供先进的基础设施、软件和服务。该合作旨在为客户提供训练基础模型和构建生成式AI应用所需的关键技术。由于对用于训练生成式AI模型的芯片的高需求，该公司的市值在今年早些时候达到了1万亿美元。

印度IT巨头Wipro与NVIDIA携手合作，共同推动生成式人工智能在医疗保险领域的发展。Wipro将借助NVIDIAAIEnterprise软件，在当前的医疗解决方案中加速人工智能的应用，涵盖了AffordableCareAct、Medicare和Medicaid等领域，旨在提高会员体验、增加注册以及支持理赔裁决。”近期，Wipro一直在与医疗领域合作，通过生成式、语音和翻译人工智能，改变了联系中心的体验，为患者提供基于过往病历、理赔历史和提供商信息的准确、上下文相关、个性化和及时的护理需求响应。

一组来自NVIDIA的研究人员近日提出了一种名为Tied-LoRA的新技术，旨在改善低秩适应方法的参数效率。该方法采用了权重绑定和选择性训练的策略，以寻找性能和可训练参数之间的最佳平衡。讨论与其他参数效率方法的限制和比较对于确定未来探索的潜在领域至关重要。