智能体/生成式 AI

2026年 11月 5日

使用 NVIDIA DSX OS 配置、认证和运行 Kubernetes GPU 集群

一个性能不佳的 GPU 可能会降低整个分布式训练作业的速度。节点可以通过基本的运行状况检查并显示正常利用率，
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2026年 11月 5日

NVIDIA 协同设计的五种方式可更大限度地提高 AI 工厂中每个字节的价值

在 AI 工厂中，高带宽内存 (HBM) 是速度最快、成本最高且最具争议的内存层。在冗余权重副本、
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2026年 11月 4日

NVIDIA 如何使用 AI 智能体简化 AI 工厂运营

随着 GPU 集群的扩展，各种操作涵盖计算、网络、硬件和调度。站点可靠性工程师 (SRE) 通常必须检查多个控制面板，
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2026年 11月 4日

NVIDIA 工厂运营 Blueprint 如何协调 AI 智能体调查生产问题

西门子的一份报告估计，在受调查的行业中，计划外停机平均每年给大型工厂造成 2.53 亿美元的损失。无论是调查电路板故障还是响应紧急订单，
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2026年 11月 4日

使用 NVIDIA NeMo 将智能体故障转化为测试和线束修复

将生产证据转化为优先考虑的问题和自定义评估，帮助您改进提示词、工具、模型、内存、技能和利用代码。 为您的领域构建智能体时，
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2026年 11月 2日

借助自动工作负载恢复保持分布式训练的运行

随着分布式 AI 训练的扩展，硬件和软件依赖项之间的故障会越来越多地干扰训练进程，因此快速、可靠的恢复至关重要。
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2026年 11月 2日

让 Kubernetes 在首发日即支持 NVIDIA Vera Rubin 的 AI

为 NVIDIA Vera Rubin 等新 GPU 硬件配置和优化 Kubernetes 非常复杂且容易出错。驱动程序、内核、运行时、网络、
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2026年 11月 2日

使用 NVIDIA Cosmos 构建用于交互式仿真的世界模型

处理世界模型的物理 AI 开发者面临着两个不同的挑战：根据传感器、任务和数据调整模型，以及将这些模型可靠地应用于世界模型应用程序。
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2026年 10月 30日

为 NVIDIA Dynamo 构建经过验证的 Kubernetes 运行时

构建 AI 应用的团队需要从模型配置到工作推理端点的可重复路径。NVIDIA Dynamo 是一个分布式推理框架，
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2026年 10月 30日

只需几个命令即可运行用于边缘应用开发的 AI 模型

AI 正在扩展到数据中心之外，因为开发者构建了在边缘发挥作用的新一代 智能体：监控驾驶员注意力和座舱状况，帮助机器人了解周围环境并规划任务，
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2026年 10月 30日

使用 NVIDIA NemoClaw 在您控制的堆栈上构建专用智能体

构建自主智能体需要模型、线束和特定领域的工具。为了更安全地部署智能体，开发者需要一个执行策略的运行时，以及用于可靠执行的优化和可观察性工具。
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2026年 10月 27日

微调 NVIDIA Nemotron 以了解本地规则，而不仅仅是本地语言

随着 AI 在全球的普及，不同语言和文化的人们都在日常生活的更多方面使用 AI。通用语言模型是一个强大的基础，
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2026年 10月 27日

在 NVIDIA DGX Spark 上提升 MoE 推理的 3 种方法

更快地生成 token 的第一步是确定限制推理性能的因素。在 NVIDIA DGX Spark 上的 Inclusion AI 对 Ling…
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2026年 10月 23日

使用 AI 智能体教会像 Microdock 这样的机器人在模拟环境中行走

教机器人在障碍物路线中导航不仅仅是一种行走策略。机器人必须感知周围环境，保持平衡，并在障碍物阻挡前方道路时调整动作。开发这些功能涉及多个阶段：
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2026年 10月 22日

在 8 个 NVIDIA DGX Spark 节点上运行前沿 AI 模型

AI 开发者不再只是运行单个模型，而是并行编排多个模型、关联推理调用，以及尝试需要数百 GB 内存的前沿架构。
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2026年 10月 21日

深入了解 NVIDIA Sentry：运行时安全 AI 智能体

AI 智能体可以完成任务，但也可能跨越安全边界。最近发生的事件表明，智能体可以利用工具、凭证和服务来规避安全控制，以实现其既定目标。
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