Project G-Assist 可以接收玩家的語音或文字輸入，同時還可以獲取遊戲視窗中的快照。這些快照被輸入到 AI 視覺模型中， 從而提供上下文感知和特定於應用程式的理解。之後 LLM 輸出一個富有洞察力和個性化的響應 —— 要麼是文字，要麼是 AI 語音。為了展示 Project G-Assist 的潛力，英偉達還和 Studio Wildcard 展開合作，上新了一系列演示：例如透過按下快捷鍵或使用喚醒短語，AI 助手可以幫助玩家解答問題。 AI 助手還能建議玩家是否應該避開遊戲中的恐龍，或者提供建議來馴服特定的野獸。
此外，Project G-Assist 在效能調優方面也非常有用。 透過一個簡單的提示，Project G-Assist 可以評估玩家的系統配置和效能，並立即調整以獲得最佳體驗。透過一個簡單的提示，Project G-Assist 可以評估您的系統配置和效能，並立即進行調整以獲得最佳體驗。 AI 助手還能夠跟蹤並繪製幀率、功率使用、PC 延遲以及其他硬體統計資料的圖表，並在被提示時提出改善這些指標的方法。NVIDIA NIM 徹底改變了模型部署方式 現在，全球 2800 萬開發者都可以藉助 NVIDIA NIM 輕鬆地建立生成式 AI 應用。NIM 是一種推理微服務，透過以經過最佳化的容器的形式提供模型，以部署在雲、資料中心或工作站上。 NIM 還能幫助企業實現基礎設施投資的效果最大化。例如，與未使用 NIM 的情況相比，在 NIM 中執行 Meta Llama 3-8B 所能生成的加速基礎設施 AI token 可以提升 3 倍。Cadence、Cloudera、Cohesity、DataStax、NetApp、Scale AI 和新思科技等近 200 家技術合作夥伴正將 NIM 整合到他們的平臺中，加快生成式 AI 部署到特定領域應用中的速度，例如 copilots、程式碼助手、數字人虛擬形象等。從 Meta Llama 3 開始，在 Hugging Face 上現已開始提供 NIM。 NVIDIA 機器人技術 NVIDIA 正在引領價值 50 萬億美元的工業數字化變革，其透過開發者計劃提供對 NIM 的訪問許可權，以促進 AI 創新。 黃仁勳展示了 Foxconn 如何利用 NVIDIA Omniverse、Isaac 和 Metropolis 建立數字孿生，透過結合視覺 AI 與機器人開發工具來實現增強的機器人設施。 NVIDIA Isaac 平臺為開發者構建 AI 機器人提供強大的套件，包括由 AI 模型以及 Jetson Orin、Thor 等超級計算機驅動的 AMR、工業機械臂和人形機器人。 「機器人和物理 AI 正在成為現實，而不僅是出現在科幻小說。這真的令人興奮，」黃仁勳補充道。全球電子行業領導企業正在將 NVIDIA 自主機器人技術整合到他們的工廠中，利用 Omniverse 中的模擬功能來測試和驗證物理世界的新一代 AI。全球 500 多萬臺預程式設計機器人也在此行列中。 「機器人將遍佈所有工廠。工廠將實現對機器人的統籌，而這些機器人將製造新的機器人產品，」黃仁勳解釋道。