面向供应链的人工智能公司Blue Yonder 今天发布了基于英伟达™（NVIDIA®）Nemotron 打造的模型训练工厂，以加快自主供应链专用人工智能代理的开发。
模型培训工厂是一个可重复的系统，用于微调和测试高度专业化的供应链模型。这些模型经过培训，能够始终如一地执行供应链主题专家级别的高价值任务，它们经过微调和构建，能够执行复杂的多步骤供应链工作流程，与人类操作员一起工作，然后进行分级，以确保高质量的结果。通过代理人工智能，它们将最终实现供应链流程的自主运行，推动仓库管理、供需计划、运输、商品销售和网络运营方面的决策。
Blue Yonder 和 NVIDIA 正携手合作，为代理开发微调 Nemotron 开源模型，以构建和部署一个将 NVIDIA 的 Nemotron 开源模型和 NeMo 人工智能工具与 Blue Yonder 四十年的供应链决策、数据和运营专业知识相结合的系统。
为什么重要
供应链决策极其复杂，需要实时分析和协调分布在全球各地的团队。它要求在数千个仓库、通道和商店中以极低的延迟实现极高的精度。
下一代人工智能助手将帮助企业更快地分析供应链中发生的情况，提供更先进、更精确的人工智能，以及只有代理人工智能才能实现的更快速度。企业正在从人工智能助手向专业代理团队转变，这些代理可以感知、推理、使用工具，并以机器速度与人类操作员并肩作战。规模化生产的经济效益正在快速转变。由于编码代理推动了推理需求的激增，在生产中运行大型前沿模型的成本不断攀升。
模型工厂采用混合方法来解决这些问题：前沿模型用于需要其广度的地方，而定制供应链模型则经过培训，与前沿模型一起工作，以极低的成本提供个人工作流程所需的精度和速度。
"供应链一直是一个人工智能领域。" Blue Yonder 首席执行官 Duncan Angove 说："我们对代理模型在实际仓库和规划决策中的表现进行了研究，这正是我们知道前沿模型在哪些方面会碰壁的原因所在。"通过与英伟达™（NVIDIA®）合作，我们正在构建自有智能，而不是租用智能--根据实际运行仓库或计划系统的工作流、遥测和决策逻辑训练供应链模型。这不是一个一次性的微调模型。它是一家工厂，以自主供应链所要求的速度、精度和成本生产专用制剂。"
模型工厂内部
Blue Yonder 正在使用英伟达的代理人工智能堆栈来构建模型训练工厂：Nemotron 开放模型是基础，NVIDIA NeMo Agent Toolkit用于构建、评估和协调代理。Nemotron 的模型尺寸系列使 Blue Yonder 能够根据工作需要匹配模型尺寸，从适用于高频率仓库决策的紧凑型模型到适用于复杂多步骤规划的大型模型。
每个模型都要经过训练，成为特定任务的专家，提供代理决策的特定结果，并在部署前和随着时间的推移不断改进时遵守严格的评估标准。模型根据合成数据而非客户数据进行训练。Blue Yonder 还将英伟达™（NVIDIA®）AI Enterprise用于模型训练工厂，将用于人工智能开发的微服务、框架和库与先进的 GPU 协调和基础架构管理结合在一个完全支持、可投入生产的商业软件解决方案中。
"英伟达™（NVIDIA®）副总裁兼零售与消费电子产品事业部总经理 Azita Martin 表示："下一阶段的企业级供应链人工智能需要专业化、经济实惠且准确的领域训练代理，它们能够在业务运营的工作流程中运行。"BlueYonder正在利用英伟达Nemotron、英伟达NeMo代理工具包和英伟达AI Enterprise建立一个模型训练工厂，利用专有的供应链数据对模型进行微调，使他们能够为一些全球最大、最复杂的供应链建立代理人工智能系统"。
仓库中的第一个验证点
Blue Yonder 计划针对仓库管理工作流程推出首批模型，包括 WMS 分配短板、库存异常、到期时间紧迫性以及堆场和收货拖车上的库存。这些都是高频率的仓库决策，其速度和准确性直接影响准时率、库存短缺和订单周期。后续型号将扩展到更广泛的 Blue Yonder 解决方案组合。
在仓库里，一个班次可能很快就分崩离析。由于卡车晚点、设备故障和优先事项的变化，早上制定的计划经常被打乱，不得不争分夺秒地不断重新分配。专门的代理可以在数秒内权衡数百种权衡，而人类通常只需考虑少数几种权衡，而且成本低廉，可以每天在每个仓库持续运行。
可重复的优势
模型工厂将业务专长转化为可重复使用的人工智能训练信号，以可重复的方式对跨领域的智能进行编码，从而在整个供应链中进行扩展。Blue Yonder 的优势在于循环本身：工作流程、决策逻辑、遥测、主题专家、评估和管理再培训，这些都是竞争对手无法轻易复制的。首批机型预计将于今年晚些时候通过 Blue Yonder Cognitive Solutions 投入客户生产。
英伟达™（NVIDIA®）正在帮助Blue Yonder公司为新一代供应链人工智能奠定基础：在模型层实现开放，在工作流层实现专业化，在全球货物运输企业中实现规模化。
其他资源：
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