模拟/建模/设计

2026年 8月 26日

如何使用 AI 智能体训练跨具身机器人导航策略

导航使机器人能够将感知和运动转化为有目的的自主性。与产生稳定运动的运动不同，导航必须用于不断定位机器人、解读不断变化的环境、选择路线，
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2026年 8月 21日

适用于大规模金融工具的 GPU 加速集群

使用 AdaptGrow (一种 GPU 加速的矩阵分解算法) 将滚动相关性和尾依赖性矩阵转换为硬集群、
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2026年 8月 19日

对 NVIDIA Cosmos 3 Edge 进行后训练，实现设备端机器人控制

机器人在板载计算硬件上运行时，需要能够适应其传感器、环境和任务的策略。世界模型为学习物理交互提供了基础，但其规模可能会导致难以在设备上部署。
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2026年 8月 19日

使用 NVIDIA SkillEvaluator 评估 AI 智能体技能表现

AI 智能体的有效性取决于所接收的上下文。即使有了强大的模型和经过充分记录的 NVIDIA 库，智能体也可以花费额外的时间找到合适的工具、
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2026年 8月 18日

AI 编码智能体如何借助 NVIDIA ALCHEMI 工具包解锁材质模拟

原子模拟需要三件事：科学知识、模拟的计算高效实现，以及模拟堆栈的可访问接口。 第一个领域仍然是研究人员的研究领域，
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2026年 8月 18日

使用多个 GPU 在几分钟内运行大规模 UMAP，且不会降低准确性

统一流形近似与投影 (UMAP) 是一种广泛用于可视化和特征提取的降维技术。其应用范围涵盖探索性数据分析、主题建模和单细胞分析。
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2026年 8月 13日

NVIDIA × 火山引擎：云端一站式具身智能研发协同方案

火山引擎 veOmniverse 深度整合 NVIDIA 在具身智能方向的核心能力，围绕“数据采集—数据扩增—VLA+RL 后训练—仿真评测”…
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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

使用 NVIDIA Alpamayo 2 Super 生成轨迹、推理路径和自动标注

辅助驾驶开发通常依赖多个相互独立的模型，分别用于轨迹生成、高层级意图预测、场景理解以及数据标注。这种分开的方式使得相关结果难以直接比较，
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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 26日

推动半导体在材料工程和制造领域的创新

随着 AI 工作负载的增加，爆炸性的计算需求正在推动半导体行业达到前所未有的性能目标。在快速变化的 AI 硬件周期中，
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2026年 7月 20日

将 NVIDIA Omniverse RTX 传感器仿真集成到现有应用中

构建 3D、设计、仿真、机器人和工业数字孪生应用的开发者需要如何将物理 AI 功能引入他们已经使用的工具和服务中。
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2026年 7月 15日

借助 AI 智能体更快地开发轻量级 USD 运行时

OpenUSD 是一个开放、可扩展的框架，可为物理 AI 提供通用场景描述语言。它使团队能够将 CAD 数据、
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2026年 7月 14日

使用代理技能在一天内对 NVIDIA Cosmos 3 进行后训练

如果自主编码 AI 智能体 能够在几乎无需人工操作的情况下将您的视觉推理模型的准确率提高 90% 以上，那该多好？
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2026年 7月 13日

使用引导生成模型预测极端事件概率

在科学、工程和金融领域，许多最重要的风险来自低概率、高影响事件。使用强力蒙特卡罗采样 (使用随机抽取的输入重复运行模型以估计罕见结果的概率)…
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