智能体/生成式 AI

2026年 8月 17日

使用 NVIDIA Model Optimizer 开发基于 QAD 的 Nemotron 3.5 Lightning NVFP4

团队可以自定义模型，在延迟、速度、内存和计算方面达到目标。借助开放式 NVIDIA Nemotron 系列模型，
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2026年 8月 12日

在 NVIDIA GB300 NVL72 上部署参数量达 2.4T 的 Qwen3.8-2.4T-A95B 模型，并支持可配置推理

阿里巴巴发布了其最大的开放权重模型 Qwen3.8-2.4 T-A95B (Qwen3.8-Max) 的开放权重，
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2026年 8月 11日

NVIDIA JetPack 7.2.1 新增代理式视频技能和 T3000 仿真

从机器人和智能视频分析到工业自动化、医疗健康、媒体处理和远程操作，视频是 NVIDIA Jetson 应用的核心数据路径。
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2026年 8月 11日

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 为长期运行的智能体提供快速、准确的专业任务执行

长期运行的 AI 智能体将大部分时间用于大量执行：工具调用、结果验证和子智能体委托。在每个执行步骤中使用前沿推理模型会增加成本和延迟。
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2026年 8月 11日

借助 NVIDIA NeMo 交换机，跨模型路由 AI 智能体工作负载

构建 AI 智能体 并非以选择单个模型为终点。每个模型都有自己的长处、短处和成本曲线，这可能会从一种工作负载转移到另一种工作负载，
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2026年 8月 4日

超越 VLA：世界动作模型如何重塑机器人操控

机器人领域的一个核心挑战是构建超越其训练演示的泛化策略。当物体形状、位置或照明发生变化时，在训练场景中取得成功的策略通常会失败。
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2026年 8月 4日

告别 Token 焦虑：用 NVIDIA DGX Spark 打造游戏 UGC 多智能体“AI 圆桌”协作系统

我们是来自苏州大学的学生开发团队。在 挑战杯中国大学生创业计划竞赛，中，本文介绍的这套多智能体协作系统帮助我们获得了 江苏省一等奖。
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2026年 8月 3日

NVIDIA Vera 存储基准测试：加速 AI 原生存储的加密、压缩、完整性检查和恢复

存储是每个代理式 AI 工作流中不可或缺的组成部分。当智能体检索企业知识、访问持久内存、重用键值 (KV) 缓存数据、执行工具并生成新结果时，
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2026年 7月 31日

共同设计 AI 模型注意力，实现快速的交互式长上下文推理

随着代理式和长上下文工作负载变得常见，上下文长度增加，注意力消耗更大比例的推理时间 (图 1) 。由于注意力现在主宰了成本，
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2026年 7月 30日

使用 NVIDIA nvmath-python 大规模运行高性能核心数学运算

NVIDIA nvmath-python 是一个库，旨在弥合 Python 科学社区与 NVIDIA CUDA-X 数学库之间的差距。
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2026年 7月 30日

部署更安全的 AI 智能体的四种方法

知识工作者正越来越多地将 AI 智能体集成到其工作流中。作为“数字同事”的智能体具有明显的优势。例如，他们可以查看错误报告、
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2026年 7月 29日

如何使用 NVIDIA NeMo Guardrails 自行托管经过验证的 AI 编码助手

在受监管、主权或源敏感型环境中部署 AI 编码助手通常会面临挑战。三个常见问题是：来源无法离开网络；助手偶尔会发明引入供应链风险的软件包名称；
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2026年 7月 28日

使用 GPU 原生医学物理模拟开发医疗健康机器人

与自动驾驶或工业机器人不同，医疗机器人无法依靠互联网规模的数据采集或无限的现实世界实验。每次演示都需要专门的设备、
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2026年 7月 27日

NVIDIA Ising 通过增强的情境学习实现全自动量子计算机校准

NVIDIA Ising Calibration 是一个开源视觉语言模型 (VLM) ，旨在解释量子处理器的诊断输出，
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2026年 7月 27日

六种智能体 Harness 功能可实现更高的模型性能

构建出色的 AI 智能体不仅仅是选择合适的模型。Harness 是围绕模型的架构。渲染上下文、执行动作、管理状态以及决定任务何时完成，
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2026年 7月 26日

NVIDIA Nemotron 3 Ultra 在代理式 RTL 编码的准确性和效率方面引领开放模型

现代芯片设计日益受到工程时间的限制。寄存器传输级 (RTL) 开发和验证需要具备专门的硬件知识、
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