Hack de Modelos Pequenos da NVIDIA x Red Hat

Pequeno. Afiado. Especializado. Construa IA que supera suas limitações—modelos pequenos especializados, sistemas multi-agentes e chamadas de ferramentas confiáveis—todos executando na NVIDIA Brev ou localmente. Junte-se à NVIDIA e à Red Hat em Raleigh para o Hack de Modelos Pequenos. Este evento reúne construtores de fronteira, engenheiros de ML aplicados e pensadores de sistemas para explorar o que é possível quando modelos pequenos e abertos (o número total de parâmetros deve ser ≤ 33 bilhões) assumem o centro do palco. Cada equipe receberá créditos da NVIDIA Brev para criar ambientes de GPU ao longo do final de semana. ​✏️ Como Participar Este hackathon é limitado a um máximo de 100 participantes. Uma vez que atingirmos a capacidade, os candidatos adicionais serão colocados em uma lista de espera e serão notificados se uma vaga se tornar disponível. Diretrizes de Inscrição: ​🔥 Trilhas de Desafio As equipes podem enfrentar qualquer problema do mundo real que considerem importante. Cada trilha define como sua IA funciona, não qual problema ela resolve. 🎯 1. Ajustado & Especializado Foco: Um modelo pequeno que é excelente em uma tarefa real. O Objetivo: Adaptar ou ajustar um modelo pequeno para um trabalho específico—depois publicá-lo abertamente para que outros possam reutilizá-lo. Profundidade sobre largura, e evidência de que a especialização supera o propósito geral para a tarefa escolhida. 🕸️ 2. Sistemas Multi-Agentes Foco: Vários modelos pequenos superando um grande. O Objetivo: Conectar vários modelos pequenos para que eles coordenem—dividindo o trabalho, passando contexto para frente e para trás, construindo sobre as saídas uns dos outros—para alcançar algo que nenhum modelo único poderia fazer sozinho. 🛠️ 3. Chamadas de Ferramentas Foco: Um único modelo que usa ferramentas reais de forma confiável. O Objetivo: Decidir quando chamar, escolher a ferramenta certa, formatar argumentos válidos, lidar com o que voltar, se recuperar de chamadas falhadas ou malformadas, verificar seu próprio trabalho e voltar graciosamente quando algo quebra. ​💰 O Que Você Pode Ganhar Submissões qualificadas, dependendo dos requisitos únicos da trilha, são elegíveis para ganhar o seguinte e mais: Política de Privacidade da NVIDIA: https://www.nvidia.com\/en-us\/about-nvidia\/privacy-policy\/