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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 4月 30日

借助 NVIDIA DLSS 4.5、RTX 和 Unreal Engine 5 构建 AI 驱动的游戏

现在，游戏开发者可以开始集成 NVIDIA DLSS 4.5 动态多帧生成、6 倍多帧生成，
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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 30日

使用 AI 智能体自动翻译 GPU 内核：将 cuTile Python 转换为 cuTile.jl

NVIDIA CUDA Tile（cuTile）是一种基于图块的编程模型，可让开发者以图块为单位进行操作（如加载、存储和矩阵乘积累加），
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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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2026年 4月 24日

可控核聚变：AI加速开启能源自由新时代

可控核聚变，模拟恒星的能量产生过程，被誉为解决能源问题的“终极方案”。然而，实现持续、稳定的“点火”，
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2026年 4月 24日

使用 NVIDIA FLARE 在无重构开销的情况下进行联合学习

联邦学习 (FL) 不再是研究的好奇心，而是对棘手限制的实际回应：最有价值的数据通常是最不可动的数据。监管边界、
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2026年 4月 23日

使用生成式 AI 辅助编码在 Kaggle 比赛中获胜

2026 年 3 月，三个 LLM 智能体生成了超过 60 万行代码，运行了 850 个实验，
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2026年 4月 22日

在 nvmath-python 中使用通用稀疏张量简化稀疏深度学习

在上一篇文章中，我们介绍了通用稀疏张量 (UST)，使开发者能够将张量的稀疏性与其内存布局解，从而提高灵活性和性能。
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2026年 4月 22日

借助 NVIDIA RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition 和 NVIDIA vGPU 20 扩展 AI 就绪型数据中心

从 Microsoft Office 等生产力软件到更复杂的设计和工程工具，AI 集成正在重新定义主流企业应用。
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2026年 4月 22日

DGX Spark × NemoClaw × Ollama：构建你的本地AI智能体

在当今AI智能体技术爆发的时代，NVIDIA的开源项目NemoClaw无疑是企业用户和技术爱好者眼中的明星项目。
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2026年 4月 20日

更大限度地提高内存效率，在 NVIDIA Jetson 上运行更大的模型

开源生成式 AI 模型的迅猛发展正在推动数据中心向物理世界中运行的机器迈进。开发者渴望在边缘部署这些模型，
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2026年 4月 20日

使用端到端 FP8 精度运行高吞吐量强化学习训练

随着 LLM 从简单的文本生成过渡到复杂的推理，强化学习 (RL) 发挥着核心作用。群相对策略优化 (GRPO) 等算法为这种转变提供动力，
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2026年 4月 20日

缓解代理环境中的间接 AGENTS.md 注入攻击

AI 工具正在显著加速软件开发，并改变开发者处理代码的方式。这些工具可充当实时 copilot，自动执行重复性任务、执行任务、编写文档等。
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2026年 4月 17日

借助 NVIDIA Dynamo 实现代理式推理的全栈优化

编程智能体开始大规模编写产品级代码。 Stripe 的智能体每周生成 1300 多个 PR。 Ramp 将 30%
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