智能体/生成式 AI

2026年 5月 19日

NVIDIA 认证的智能体技能为 AI 智能体提供能力治理

自主 AI 智能体的能力正不断增强。开放模型、模型上下文协议（MCP）连接的工具以及可移植技能，使得智能体更易于扩展。然而，
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2026年 5月 19日

掌握代理式技术：AI 智能体评估

评估AI模型与评估AI智能体密切相关，但两者回答的问题截然不同。模型基准测试衡量的是基础模型的能力，例如理解语言、
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2026年 5月 14日

NVIDIA Vera Rubin 平台如何解决代理式 AI 的纵向扩展问题

代理式推理通过引入非确定性轨迹（即AI智能体在执行任务时生成的动作、观察结果和决策），从根本上改变了推理工作负载的运行时特性。
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2026年 5月 13日

借助 AI 智能体和技能，将视频转化为即时搜索、可操作的智能

在当今数据驱动的世界中，组织对视频的依赖日益增加，用以捕捉关键信息。然而，从海量视频片段中实时提取有意义的洞察仍是一大挑战。
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2026年 5月 12日

如何在 AI 模型服务中消除管道摩擦

从训练好的AI模型到投入生产的路径本应顺畅，但实际情况往往并非如此。许多团队花费数周时间对模型进行微调，
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2026年 5月 8日

借助受语法限制的解码，改进小语言模型中的 Bash 生成

Bash 是面向 AI 智能体的最灵活、最强大的接口之一。在正确的系统中，发出 、、 或 shell 工作流的模型正在生成可执行动作，
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2026年 5月 8日

流式传输词元和工具：NVIDIA Dynamo 中的多回合代理线束支持

智能体交换必须保留结构化交互：助手通过一次或多次工具调用进行交错推理，随后用户轮流将相应的工具结果返回至模型上下文。
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2026年 5月 8日

在阿里云 PAI 平台实现规模化的机器人感知强化学习

物理 AI 正在迅速从基础运动控制迈向更复杂的环境理解。传统机器人强化学习（RL）长期依赖本体感知（proprioception），
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2026年 5月 7日

模型量化：使用 NVIDIA Model Optimizer 进行后训练量化

模型量化是一种有效的方法，可减少显存占用并提升消费级设备（如 NVIDIA GeForce RTX GPU）上的推理性能。
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2026年 5月 5日

如何借助 NVIDIA 构建云端协同的座舱 AI 智能体

汽车座舱正在经历一场根本性的变革：从基于规则的传统交互界面，转向具备推理、规划和执行能力的代理式多模态 AI 系统。
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2026年 5月 5日

借助极致协同设计构建日益复杂的代理式系统

生成式 AI 具有爆炸性的第一章由发送请求的人类和响应的模型定义。代理式章节有所不同。 智能体不会遵循预先确定的动作序列。它们可以调用工具，
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2026年 4月 30日

借助适用于 RTX 运行时的 NVIDIA TensorRT 加速虚幻引擎神经网络推理

神经网络技术越来越多地用于计算机图形，以提高图像质量、性能和简化内容创作。超分辨率、降噪和神经网络渲染等方法有助于实时引擎更高效地工作，
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2026年 4月 30日

如何在 ComfyUI 中构建、运行和扩展高质量的创作者工作流

如今，创意和可视化团队可以利用更精简的团队制作更多格式的素材。生成式 AI 可以加速这项工作，
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2026年 4月 28日

NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 在单个高效开放模型中助力多模态智能体推理

代理式系统通常会在单个感知到动作循环中跨屏幕、文档、音频、视频和文本进行推理。但是，它们仍然依赖于碎片化的模型链，即视觉、
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2026年 4月 28日

全天候模拟循环：代理式 AI 如何保持地下工程的移动

地下行业正处于数字化发展的关键时刻。几十年来，挖掘油藏潜力一直依赖于执行必要且耗时的手动工作流程的专家。 随着数据复杂性的增加，
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2026年 4月 24日

使用 NVIDIA Blackwell 和 GPU 加速端点构建 DeepSeek V4

DeepSeek 刚刚发布了第四代旗舰模型，推出 DeepSeek-V4-Pro 和 DeepSeek-V4-Flash 两款产品，
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