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　　為了支撐上述能力，Nemotron 3引入了三項緊密耦合的核心技術(shù)創(chuàng)新：

　　該架構(gòu)的創(chuàng)新之處在于將三種核心技術(shù)進行了深度融合：高效處理長序列的Mamba層、確保精密推理的Transformer層，以及實現(xiàn)可擴展計算效率的MoE(專家混合)路由機制。它們共同構(gòu)成了一個高效協(xié)同的運算整體。

　　圖：Nemotron 3采用混合架構(gòu)，從而在最大化推理吞吐量的同時，依然保持了頂尖的準(zhǔn)確性

　　Mamba層的核心優(yōu)勢在于能以極低的內(nèi)存開銷追蹤長距離的依賴關(guān)系，即使面對數(shù)十萬乃至上百萬Token的超長序列，其性能依然穩(wěn)定。這為處理長篇文檔、復(fù)雜代碼或持續(xù)對話提供了基礎(chǔ)。

　　Transformer層則通過其精細的注意力機制，專門負責(zé)捕捉任務(wù)中深層的結(jié)構(gòu)與邏輯。無論是代碼的語法關(guān)聯(lián)、數(shù)學(xué)公式的推導(dǎo)步驟，還是多步驟任務(wù)的規(guī)劃依賴，它都能進行精準(zhǔn)建模，為模型賦予強大的推理能力。

　　MoE組件的作用是在控制計算成本的前提下，智能地擴展模型的能力。其原理如同一個由眾多專家組成的智庫：對于每個輸入的Token，系統(tǒng)只會動態(tài)調(diào)用最相關(guān)的一部分“專家”進行處理，而非動用全部資源。這種“按需調(diào)用”的模式，顯著降低了運算延遲，并大幅提升了整體吞吐效率。

　　正因如此，這套混合架構(gòu)天然適配需要高并發(fā)處理的多智能體場景。想象一個由眾多輕量級AI助手組成的集群：它們可能同時在生成任務(wù)計劃、分析上下文信息或調(diào)用各種工具執(zhí)行工作流。該架構(gòu)能夠為每個并發(fā)的智能體實例提供高效、獨立的計算支持，從而確保整個系統(tǒng)流暢、敏捷地運轉(zhuǎn)。

　　為了讓Nemotron 3的行為模式更貼近能夠解決實際問題的智能體，英偉達在發(fā)布前對其進行了關(guān)鍵一步的“實戰(zhàn)演練”，在名為NeMo Gym的開源強化學(xué)習(xí)平臺中進行后訓(xùn)練。

　　圖：Nemotron 3 Nano憑借其混合專家(MoE)架構(gòu)實現(xiàn)了最高的吞吐效率，并通過在NeMo Gym平臺上的強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，獲得了領(lǐng)先的推理準(zhǔn)確度

　　這個平臺提供了多種模擬現(xiàn)實世界的虛擬環(huán)境。在這些環(huán)境中，模型不再僅僅是回答單個問題，而是被評估其執(zhí)行一連串復(fù)雜動作的序列能力。具體任務(wù)可能包括：準(zhǔn)確調(diào)用一個應(yīng)用程序接口來查詢數(shù)據(jù)、編寫一段能真正運行并解決問題的代碼，或者構(gòu)思一個包含多個階段、且最終結(jié)果可被驗證的詳細計劃。

　　這種基于完整行為軌跡的強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練，其核心目標(biāo)是讓模型“學(xué)會思考”，從而在真實的應(yīng)用中表現(xiàn)得更穩(wěn)定可靠。它能有效減少模型在長鏈條任務(wù)中可能出現(xiàn)的“推理漂移”(即思維逐漸偏離正軌)，并提升其處理具有固定邏輯和結(jié)構(gòu)化步驟的任務(wù)流程的能力。

　　一個經(jīng)過這種訓(xùn)練后變得“可靠”的模型，在實際部署時，更不容易在執(zhí)行中途“卡殼”或做出前后矛盾的決策。同時，這極大地降低了將前沿大模型轉(zhuǎn)化為解決具體領(lǐng)域問題的“專家智能體”的門檻和成本。

　　Nemotron 3的100萬Token上下文窗口，使其能夠?qū)⑼暾娜蝿?wù)背景、歷史記錄和復(fù)雜計劃保存于單一“工作區(qū)”，實現(xiàn)真正意義上的長程、持續(xù)推理。這消除了因傳統(tǒng)文本切割導(dǎo)致的信息碎片和邏輯斷層。

　　其實現(xiàn)得益于核心的高效混合Mamba-Transformer架構(gòu)，它能在低內(nèi)存開銷下處理超長序列，而MoE(專家混合)路由機制則通過按需激活專家，將處理龐大上下文所需的實際計算量控制在可行范圍內(nèi)。

　　對于企業(yè)級的深度文檔分析、跨會話智能體協(xié)作或整體代碼庫理解等復(fù)雜任務(wù)，這一能力能直接提升事實準(zhǔn)確性、保障邏輯連貫性，是構(gòu)建可靠、持久AI應(yīng)用的關(guān)鍵基礎(chǔ)。

　　為了在更大規(guī)模的Super和Ultra版本中實現(xiàn)更強的性能與效率，Nemotron 3引入了三項進階的關(guān)鍵技術(shù)：

　　Nemotron 3 Super 和 Ultra 采用了潛在MoE技術(shù)。在此設(shè)計中，模型的各個“專家”模塊并非直接處理原始的Token數(shù)據(jù)，而是先在一個共享的、維度更低的潛在表征空間中進行運算，再將結(jié)果轉(zhuǎn)換回Token空間。

　　這種設(shè)計的精妙之處在于，它能讓模型以基本相同的推理計算成本，動態(tài)調(diào)用多達4倍的專家數(shù)量。這相當(dāng)于在不增加“腦力”負擔(dān)的情況下，顯著擴充了可用的“專業(yè)智庫”，使模型能夠?qū)Ω⒚畹恼Z義差異、特定領(lǐng)域的抽象概念，以及需要多步推導(dǎo)的復(fù)雜推理模式，實現(xiàn)更精細、更專業(yè)化的處理。

　　圖：多Token預(yù)測技術(shù)允許模型在訓(xùn)練時同時預(yù)測未來多個Token，顯著提升模型的響應(yīng)速度

　　多Token預(yù)測技術(shù)改變了模型逐詞生成的慣例，允許其在一次前向計算中，同時預(yù)測后續(xù)的多個Token。這對于需要生成長篇邏輯推理(如思維鏈)、結(jié)構(gòu)化輸出(如代碼、JSON)或未來行動軌跡的任務(wù)而言，能顯著提高生成吞吐量。

　　其效果直觀體現(xiàn)為：在規(guī)劃、代碼生成或長對話等場景中，智能體的響應(yīng)延遲更低，整體反應(yīng)更為敏捷流暢，極大地改善了交互體驗。

　　Super和Ultra模型的預(yù)訓(xùn)練使用了英偉達自研的4位浮點格式NVFP4。該格式的核心價值是在訓(xùn)練與推理的成本與模型精度之間實現(xiàn)了業(yè)界頂尖的平衡。

　　專為Nemotron 3優(yōu)化的NVFP4訓(xùn)練方案，確保在25萬億Token數(shù)據(jù)集上，訓(xùn)練過程既能保持穩(wěn)定，又能保證最終模型的準(zhǔn)確性。在實際訓(xùn)練中，絕大部分的浮點乘累加運算都在NVFP4格式下高效完成，從而在控制巨量計算開銷的同時，鍛造出高性能的模型。

　　英偉達還將發(fā)布用于模型開發(fā)全過程的開放數(shù)據(jù)集，為如何構(gòu)建高性能、可信賴的模型提供了前所未有的透明度。

　　Nemotron-預(yù)訓(xùn)練集：一個新的包含3萬億Token的數(shù)據(jù)集，更廣泛地涵蓋了代碼、數(shù)學(xué)和推理內(nèi)容，并通過合成增強和標(biāo)注流程進行了優(yōu)化。

　　Nemotron-后訓(xùn)練集 3.0：一個包含1300萬樣本的語料庫，用于監(jiān)督微調(diào)和強化學(xué)習(xí)，是Nemotron 3 Nano實現(xiàn)對齊和推理能力的動力來源。

　　Nemotron-RL數(shù)據(jù)集：一套精選的強化學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集和環(huán)境，用于工具使用、規(guī)劃和多步推理。

　　Nemotron智能體安全數(shù)據(jù)集：一個包含近1.1萬條AI智能體工作流軌跡的集合，旨在幫助研究人員評估和緩解智能體系統(tǒng)中新出現(xiàn)的安全與安保風(fēng)險。

　　結(jié)合英偉達的NeMo Gym、RL、Data Designer和Evaluator等開源庫，這些開放數(shù)據(jù)集使開發(fā)者能夠訓(xùn)練、增強和評估他們自己的Nemotron模型。

　　英偉達生成式AI軟件副總裁卡里·布里斯基表示，公司希望展示其從前代模型中學(xué)習(xí)與改進的承諾。“我們相信，我們具備獨特的優(yōu)勢，能夠服務(wù)廣大開發(fā)者，他們希望通過結(jié)合我們新的混合專家模型架構(gòu)和100萬Token的上下文長度，來獲得完全定制模型、構(gòu)建專用AI的靈活性。”布里斯基說道。