VSS Blueprint 3.3 从哪两方面降低视觉 AI 智能体成本？
开发侧通过 Build Vision Agent 技能更快组合和扩展部署，运行侧通过 Adaptive EVS 减少 VLM 输入 token 和 GPU 时间。
Lower the Cost of Building and Running Visual AI Agents with NVIDIA VSS Blueprint 3.3
（翻译）使用 NVIDIA VSS Blueprint 3.3 降低构建和运行视觉 AI 智能体的成本
资讯摘要
Vision-language models have made it possible to build visual AI agents that understand video at production scale. The harder problem is turning that capability…
AI 摘要
NVIDIA 发布 VSS Blueprint 3.3，为构建和运行视觉 AI 智能体降低开发与运行成本。开发侧新增 Build Vision Agent 技能，可根据提示组合已验证配置并生成部署；运行侧引入 Adaptive EVS，通过剪除未变化画面的视觉 token、围绕事件批处理 VLM 工作，在 60 分钟摘要中减少 80% 的 VLM 输入 token，并在同一 GPU 上提升 46% 的并发视频流。
AI 问答
Adaptive EVS 如何降低运行成本？
它剪除与上一帧相比未变化区域的视觉 token，并围绕事件发生时刻批处理 VLM 工作。文中称 60 分钟摘要可减少 80% 的 VLM 输入 token，同一 GPU 上并发流提升 46%。
Build Vision Agent 技能如何生成部署？
它从四个已验证开发者配置中选择最接近的 Foundation，计算最小增量，只增删所需服务并合并共享基础设施，然后生成可独立部署的构建文件。
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