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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 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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2026年 4月 17日

使用 OpenClaw 和 NVIDIA NemoClaw 构建更安全、始终运行的本地 AI 智能体

智能体正在从问答系统发展为长期运行的自主助手，可读取文件、调用 API 并驱动多步骤工作流。但是，
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2026年 4月 16日

如何使用 NVIDIA DeepStream 编码智能体构建视觉 AI 工作流

开发实时视觉 AI 应用给开发者带来了重大挑战，通常需要复杂的数据工作流、无数行代码和漫长的开发周期。
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2026年 4月 14日

使用 NVIDIA ALCHEMI 工具包为化学和材料科学构建自定义原子模拟工作流

几十年来，计算化学一直面临准确性与速度之间的拔河。密度泛函理论 (DFT) 等 Ab initio 方法提供高保真度，但计算成本高昂，
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2026年 4月 14日

NVIDIA NVbandwidth：测量 GPU 互连和显存性能的必备工具

在编写 CUDA 应用程序时，要编写出色的代码，您需要关注的最重要的一点是数据传输性能。这适用于单 GPU 和多 GPU 系统。
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2026年 4月 11日

MiniMax M2.7 在 NVIDIA 平台上推进复杂 AI 应用的可扩展代理工作流程

MiniMax M2.7 的发布为流行的 MiniMax M2.7 模型增加了增强功能，该模型专为代理式线束以及推理、ML 研究工作流程、
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2026年 4月 9日

使用 Slurm 在 Kubernetes 上运行大规模 GPU 工作负载

Slurm 是适用于 Linux 的开源集群管理和作业调度系统。它可以管理超过 65% 的 TOP500 系统 的作业调度。
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2026年 4月 9日

使用约 30 行 Python 和 NVIDIA nvCOMP 降低检查点成本

训练 LLM 需要定期检查点。这些模型权重、优化器状态和梯度的完整快照将保存到存储中，以便在中断后恢复训练。在规模上，这些检查点变得庞大 (…
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2026年 4月 9日

如何加速蛋白质组规模的蛋白质结构预测

蛋白质很少像单个单体那样独立发挥作用。大多数生物过程由与其他蛋白质相互作用的蛋白质控制，形成蛋白质配合物，
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