代理式 AI/生成式 AI

2025年 11月 3日

代码执行如何推动代理式 AI 系统中的主要风险

AI 驱动的应用正从被动工具演变为能够生成代码、做出决策并采取自主行动的代理式系统。这一转变带来了严峻的安全挑战。
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2025年 11月 3日

借助 NVIDIA Clara Reason 推进放射学研究中的可解释 AI

医疗 AI 已步入关键转折阶段。尽管视觉语言模型（VLM）在医学影像领域展现出广阔的应用前景，但其推理过程缺乏临床医生所要求的系统性与透明度，
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2025年 11月 3日

借助 NVIDIA AI Blueprint 深入解析视频分析

企业组织正日益寻求从视频、音频及其他复杂数据源中提取有价值见解的方法。检索增强生成（RAG）技术使生成式AI系统能够利用专有的企业数据，然而，
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2025年 10月 30日

在 Microsoft Azure 上利用 NVIDIA Run:ai 简化 AI 基础设施

现代人工智能工作负载，无论是大规模训练还是实时推理，都需要动态访问高性能 GPU 资源。然而，
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2025年 10月 28日

利用 NVIDIA Nemotron Vision、RAG 和 Guardrail 新模型开发专用 AI 智能体

代理式 AI 是一个由专门的语言模型与视觉模型协同工作的生态系统，负责规划、推理、信息检索以及安全防护。
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2025年 10月 24日

NVIDIA DGX Spark 的性能如何支持密集型 AI 任务

当今，要求严苛的 AI 开发者工作负载通常需要比台式电脑所能提供的内存更多，也往往需要访问笔记本电脑或 PC 所不具备的软件，
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2025年 10月 24日

NVIDIA 2025 Hackathon 年度总决赛圆满落幕：AI Agent 技术创新成果丰硕

NVIDIA 2025 Hackathon 年度总决赛近日圆满落幕。本届大赛以“智能体生态 – 从单点突破到系统协同”为主题，
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2025年 10月 20日

在 NVL72 机架级系统上使用 Wide Expert Parallelism 扩展大型 MoE 模型

现代 AI 工作负载已远超单 GPU 推理服务的能力范围。模型并行技术通过在多个 GPU 之间高效划分计算任务，
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2025年 10月 20日

使用 NVIDIA Nemotron 构建 IT 工单分析 AI 智能体

现代企业组织在运营过程中通过工单系统、事件报告、服务请求和支持上报等途径产生大量数据。这些工单往往蕴含着系统性问题、
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2025年 10月 15日

通过 NVIDIA Jetson AGX Thor 实现 7 倍生成式 AI 性能，解锁更快速、更智能的边缘模型

NVIDIA 软件生态系统的一大显著优势在于其持续优化的承诺。今年 8 月，NVIDIA 发布了 Jetson AGX Thor，
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2025年 10月 14日

借助 NVIDIA Parabricks 提高变体识别准确性

NVIDIA Parabricks 是一款专为数据科学家和生物信息学家设计的可扩展基因组学软件套件，专注于基因数据的二级分析。
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2025年 10月 13日

使用 NVIDIA Dynamo 部署 72B 模型提升 PD 分离性能

在生产环境部署大模型推理服务时，技术团队往往会遇到诸多挑战，例如缺乏成熟的 PD 分离方案、自动扩缩容机制不够灵活、缺乏动态路由，
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2025年 10月 11日

探索在大模型训练中使用 Megatron-Core 训练框架提高显存使用效率

在大模型训练中，显存（GPU Memory）始终是最稀缺的资源之一。随着模型规模迈入百亿、千亿甚至万亿参数级别，如何在有限显存中“塞下”…
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2025年 10月 10日

使用 NVIDIA Nemotron 构建日志分析多智能体自校正 RAG 系统

日志是现代系统的核心所在。然而，随着应用规模不断扩大，日志往往演变成一片冗长繁杂的文本海洋，充斥着重复与冗余信息，令人不堪重负。
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2025年 10月 9日

从助手到对手：利用代理式 AI 开发者工具

越来越多的开发者开始采用支持人工智能的编码工具，例如 Cursor、OpenAI Codex、Claude Code 和 GitHub…
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2025年 10月 2日

NVIDIA AI Red 团队的实用 LLM 安全建议

近年来，NVIDIA AI 红队（AIRT）已对多款在投产前的支持 AI 的系统进行了潜在漏洞和安全风险评估。
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