常规

2026年 10月 1日

借助 NVIDIA DOCA Agent 技能，更快地在 NVIDIA BlueField 上构建应用程序

AI 智能体正成为开发工作流的标准组成部分，但构建通用智能体时并未考虑 NVIDIA DOCA 等专用基础设施软件。如果没有特定领域的知识，
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2026年 10月 1日

使用 C++ 和 NVIDIA TensorRT RTX 示例构建本地 AI 应用

将 AI 模型添加到本地应用中需要一种可移植的模型格式、可靠的运行时和跨目标系统的加速。 立即执行推理 (DIN) Deploy…
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2026年 9月 30日

使用 NVIDIA Dynamo-Triton 部署 HSTU 生成式推荐系统

生成式推荐 (GR) 系统正在成为实现大规模个性化的强大新方法。GR 没有将推荐视为一组孤立的检索、排序和预测阶段，
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2026年 9月 30日

借助 NVIDIA cuObject 和 NVIDIA SCADA 服务器 SDK 扩展 AI 存储访问

AI 基础架构工程师、存储开发者和云服务提供商需要快速安全地访问高容量文件和对象存储，以支持 AI 工作负载。
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2026年 9月 30日

借助 NVIDIA NeMo Relay 实现智能体追踪行为

智能体可以完成任务，但路径仍然效率低下。搜索失败会触发另一次搜索。读取截断的文件会导致命令再次获取相同内容。
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2026年 9月 29日

设计原生 AI：构建 NVIDIA TensorRT 模型连接的经验教训

并行工作、模型系列隔离、可逆更改和 GPU 支持的验证塑造了围绕编码代理设计的开源项目 NVIDIA TensorRT Model…
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2026年 9月 28日

NVIDIA 开放代理安全平台：硅内智能体持续监控参考

要了解代理式 AI的现状，不妨考虑一下技术领域的最新变革：互联网在 20 世纪 90 年代的兴起。这既新颖又充满了各种可能性。
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2026年 9月 23日

在 AI 工作负载落地之前验证 GPU 集群就绪情况

GPU 集群可以通过每一次运行状况检查，但仍然无法运行 AI 工作负载。即使每个 GPU、网络链路和 POD 都报告正常，512…
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2026年 9月 23日

使用 NodeWright 管理 Kubernetes Node Fleet

Kubernetes 管理节点上运行的内容。管理节点本身是一项挑战：内核设置、系统包、存储布局、
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2026年 9月 23日

SWE-Serve 如何揭示本地测试与实时服务之间的差距

当服务器加载真实模型并处理请求时，AI 编码代理的补丁可能会通过测试，但却失败。因此，评估对推理服务软件的更改需要检查完整的服务路径，
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2026年 6月 4日

NVIDIA Nemotron 3 Ultra 为长时间运行的智能体提供更快、更高效的推理能力

单轮聊天机器人正在演变为长时间运行的智能体，这些智能体可以进行推理、维护上下文、使用工具，并在多轮中高效运行，从而完成复杂的工作流程。 但是，
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2026年 6月 2日

借助 Hermes 智能体和 NVIDIA NemoClaw 部署自进化智能体，以更快、更安全地进行研究

AI 智能体是一种强大的工具，可用于合成数据，从而加速研究、汇总信息，并帮助团队更快地做出决策。但是，
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2026年 6月 1日

在 NVIDIA JetPack 7.2 中部署具有高显存效率的边缘代理就绪型 AI

随着 AI 智能体 从数字世界转向物理环境，他们可以轻松使用 NVIDIA Jetson，通过优化的内存和性能加速现实世界的部署。
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2026年 6月 1日

在 NVIDIA DGX Spark 上使用更快的模型和多节点集群运行本地 AI 智能体

自主、长期运行的 AI 智能体的兴起带来了一种新型计算需求，即维护大型上下文窗口、生成并发子智能体，以及在不依赖云的情况下持续迭代的任务。
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2026年 5月 31日

借助 NVIDIA Cosmos 3 开发物理 AI 推理模型、世界模型和动作模型

物理 AI 系统必须先了解现实世界，然后才能在其中发挥作用。机器人、智能汽车和智能空间需要了解其环境中发生的情况，预测接下来可能发生的情况，
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2026年 5月 31日

借助 NVIDIA DOCA 芯片级安全，推进代理式 AI 的 AI 基础设施建设

AI 时代正在催生一种新型基础设施：AI 工厂。AI 工厂能将数据转化为智能，赋能规模空前的自主AI 智能体。借助加速计算，
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