探索生成式 AI 和 OpenUSD 如何革新创意机构的工作流程，提高广告领域的效率和创新。探讨实时营销活动优化、AI 驱动的视觉内容生成，以及 OpenUSD 在 3D资产管理中的作用。加入行业领袖和创新者，探索生成式 AI 和 OpenUSD 前沿应用，亲身体验这些技术如何重新定义广告创意格局。
多年以来，企业一直在努力提高营销效率。虽然数字营销加强了可衡量性，但仍难以准确衡量占全球广告支出近 40% 的线下渠道。参加本会一起深入探讨营销分析的未来趋势，了解预测式智能如何深入改变企业营销战略。会上将探讨预测式营销分析如何成为首席营销官的必备工具，使他们能够以空前的准确性影响未来的成果并推动收入增长。
玛氏集团正通过全面、连贯、无阻碍的数据驱动关系，革新品牌宇宙与消费者互动体验的构建方式，实现规模化个性定制与粉丝共创。2024 年夏天，玛氏集团旗下士力架品牌与传奇足球教练穆里尼奥合作，旨在 2024 年欧洲杯期间为每一位足球迷提供个性化的士力架体验。
为响应 T&Pm 合作伙伴的需求，团队汇集了各种PG电子游戏 PG电子官网人才和专业技术，基于创新的技术解决方案和强大的安全层，设计出了极具吸引力的消费者主张。本场会议将分享以零有害互动的方式开展如此盛大的活动过程中所获得的一些重要组织经验。
了解该团队如何为玛氏集团创建一个生成式 AI 引擎，重新定义个性化故事讲述和品牌建设。该团队使用自定义语言模型，制作了符合品牌形象的有趣脚本，然后将其与语音和视频技术相结合，为每位消费者生成个性化的内容。会议最后还将展望生成式 AI 在快消品营销中的未来创新应用潜力。
联合利华首席增长与营销官 Esi Eggleston Bracey 将与创意技术团队 Collective 共同展示如何通过 NVIDIA Omniverse 驱动的数字孪生技术，实现大规模、高一致性的产品图像生成，重塑品牌视觉内容生产流程。
了解如何使用 Google Deepmind 先进的混合专家（MoE）模型解决搜索和广告用例中的问题。本会议将介绍如何使用 NeMo Framework 和 TRT LLM 开发并优化这些模型，以便在 NVIDIA GPU 上实现最佳性能。与会者将了解如何下载这些开放源码软件 Gemma 模型并将其应用于业务中的类似问题。
在这场激动人心的会议中，大规模内容生成领域的领先者 Grip 将展示其创新方法以及对最新技术的整合，为可口可乐公司等客户提供可控的内容创建环境。该公司以 OpenUSD 和 NVIDIA Omniverse 为基础，提供了一个用于创建数字孪生和内容的解决方案。该解决方案适用于多种用例（数字货架、营销活动、库存管理、AI 等）以及包括传统 DCC 在内的多种工作流。会上将展示 Grip 如何将数字孪生与传统制作技术和前沿生成式 AI 相结合，从而简化内容制作，在大幅缩短产品上市时间的同时，为营销人员提供更大的创意选择空间。与会者将了解可口可乐公司等主要客户如何使用数字孪生实现全业务自动化生产，加快迭代速度，丰富故事叙述并创造出更具吸引力的营销资产。
随着企业从初步实验转向大范围的生成式 AI 部署，AI 智能体和代理架构正在展现出巨大的潜力。在这场由 NVIDIA 企业 AI 和自动化副总裁主持的会议上，AI 专家将分享他们在开发和部署生成式 AI 与代理解决方案方面的见解和经验。会上将讨论 AI 智能体所带来的机遇、现实世界中的企业用例、建立用户信任的策略以及在企业中推广这些技术所面临的挑战，一起探索未来的企业 AI 趋势。
本会议将探讨电商领域大语言模型（LLM）的预训练。会议将涵盖从数据采集和处理到大规模分布式模型训练，再到设计和执行特定领域评估等模型开发的各个方面。最后，将根据实验结果讨论从头开始预训练 LLM 和调整现有模型的优缺点。
David Gagliano博思艾伦汉密尔顿控股公司全球防务事业群数字副总裁
在这场 NVIDIA 初创加速计划可持续未来展示会上了解初创公司如何使用 NVIDIA 技术进行可持续创新。与会者将看到气候初创公司为农业、碳捕获、清洁能源、气候和天气、环境分析、绿色计算、可持续基础设施以及废物管理等重要领域开发的实际应用。还能够了解 NVIDIA Earth-2 计划所带来的变革性影响。
与会者将深入了解如何使用 AWS EKS Kubernetes 集群上的 NVIDIA RAPIDS 框架加速分布式 Spark 应用。本会议将介绍基于 Kubeflow Notebooks 开源软件的分析平台，然后讲解如何使用 Docker 构建 GPU 赋能的 Spark 工作节点和调度器节点映像。会上将讨论使用 RAPIDS 和 GPU 赋能的工作节点在 Kubernetes 上运行分布式 Spark 和加速分布式 Spark 应用的设置、GPU 赋能的分布式 Spark 应用所面临的技术挑战以及如何设置 RAPIDS 鉴定工具以分析我们的 Spark 作业。会议还将分享 GPU 赋能的分布式数据工程工作负载的基准测试结果和初步结果。初步结果表明，大型 GPU 计算工作负载的成本显著降低。
为人类创造力扩展 AI 系统：构建 Canva 以 AI 为中心的设计平台的经验
本会议将深入探讨构建可访问的 AI 工具背后的架构和战略挑战，这些工具驱动着数百万创意用例。Canva 联合创始人兼首席产品官 Cameron Adams 将介绍该公司如何通过扩展其基础设施将 100 多个 AI 和 ML 模型统一到一个平台上，并讨论为数百万用户维护可靠、无缝的产品体验所需的决策和权衡。会上将介绍为满足不同用户需求而将多种 AI 技术整合到一个聚合平台中的实用方法。与会者将了解快速部署 AI 所面临的挑战、提供新功能的升级以及 Canva 如何开始构建 AI 工作流而非孤立的解决方案。
我们训练并在 Roblox AI 平台中提供了数百个模型。Roblox 上的互动都是由某种形式的 AI 驱PG电子模拟器 PG电子网站动的，包括体验推荐、安全或生成式 AI 用例。本会议将深入介绍 Roblox 如何通过预测 GPU 需求，从而实现主动资源调度和高效使用。与会者将进一步了解扩展 GPU 基础设施和使用多模态大模型实现元数据应用所面临的挑战和机遇。
本场会议将深入探讨为大规模视频处理流程构建基于视觉语言模型（VLM）的 AI 智能体所需的创新架构，还将探索如何在兼顾计算效率的情况下，最大程度地发挥 VLM 的优势及其全面的视觉理解能力。
在当今的数字时代，线上研究和沉浸式数字体验在很大程度上影响着新车购买决定。随着如今的汽车提供了大量可定制的配置，大众汽车等汽车制造商面临的挑战是如何提供细节丰富、逼线D 可视化体验。但创建此类流式传输体验的传统方法往往既耗时又昂贵。本会议将探讨大众汽车如何使用 NVIDIA Omniverse 和 SolidMeta CAD2Realtime AI 中的通用场景描述提高效率。与会者将了解这些互补充的技术如何简化工作流，缩短生产时间，实现快速、经济、高质量的交互式可视化，进而深入改变客户体验。
为了有效、安全地将生成式技术整合到产品和业务中，开发人员需要不断获取最新的 AI 创新成果。但他们正面临新的挑战，包括高性能基础模型源代码的访问途径日益受限，以及对数据隐私、版权和风险管理的担忧正在减缓开发速度。本会议将探讨开源基础模型在生成式 AI 开发中的作用，重点关注促进更安全、更道德使用的新兴许可模式。会议还将介绍可加快开发速度的开源替代方案，尤其是在高度注重隐私和版权的领域。
本场会议将汇集行业顶尖的数据科学实践者，分享加速计算落地经验。与会者将了解到数据科学家如何通过零代码变更接口优化 AI/ML 流程中的加速库，以实现效率提升与成本降低。
本会议将探索数字人的概念及其各种应用，探讨从客户支持到数字网红的潜在用例，重点介绍每个应用背后的设计过程、所使用的生成式模型以及背后的协同机制。与会者将了解 NVIDIA NIM 等工具如何通过增强所提出的架构来实现更好的可扩展性和更丰富的结果，以及 NVIDIA ACE 的未来预期。
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