中级技术

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 27日

六种智能体线束功能可实现更高的模型性能

构建出色的 AI 智能体不仅仅是选择合适的模型。线束是围绕模型的架构。渲染上下文、执行动作、管理状态以及决定任务何时完成，
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2026年 7月 26日

NVIDIA Nemotron 3 Ultra 在代理式 RTL 编码的准确性和效率方面引领开放模型

现代芯片设计日益受到工程时间的限制。寄存器传输级 (RTL) 开发和验证需要具备专门的硬件知识、
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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 24日

ModelExpress：以光速分发模型伪影

每移动一个字节都会产生一定的成本。随着模型检查点数量增长到数百 GB 甚至一 TB，这一成本会迅速增加。更糟糕的是，
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2026年 7月 23日

使用 NVIDIA OptiX 工具包调试光线追踪应用

NVIDIA OptiX 光线追踪引擎是一种应用框架，可在 GPU 上实现出色的光线追踪性能。
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2026年 7月 23日

借助 Prime Intellect Lab，只需几分钟即可开始自定义 NVIDIA Nemotron 3 Nano

自定义使开发者能够采用通用模型，并根据用例、领域、语言等对其进行定制。 然而，定制化也带来了一些挑战。它需要基础设施、
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2026年 7月 22日

让长时间运行的 NVIDIA TensorRT 引擎在 Python 或 C++ 中构建可观察和可取消

构建 TensorRT 引擎可能需要几秒钟到几分钟的时间。大型强类型模型、深度策略搜索和全新 GPU SKU 上的冷定时缓存可能会让开发者、
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2026年 7月 21日

在 NVIDIA GB300 NVL72 上进行 MoE 预训练创下世界纪录

前沿模型预训练已融合多专家模型 (MoE) ，这从根本上改变了对大规模 AI 训练的限制。随着每 token 的计算量下降，
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2026年 7月 21日

深入了解 NVIDIA Rubin GPU 架构：助力代理式 AI 时代

最初是离散 AI 模型训练和面向人类的聊天界面，后来演变为始终在线的 AI 工厂，致力于大规模生产智能。现在，
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2026年 7月 20日

NVIDIA NVLink：适用于 AI 工厂的纵向扩展网络

对 AI 的需求持续加速。工作负载变得越来越大，模型变得越来越复杂，并且以前所未有的速度部署 AI 计算基础设施的压力越来越大。
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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 16日

将上下文感知型视频 AI 智能体集成到企业工作流中

能够根据大量视频片段进行感知、推理和行动的视频分析 AI 智能体 必须与现有工作流程和应用集成，才能发挥作用。其中包括内容管理系统、
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2026年 7月 16日

借助 NVIDIA BlueField 实现极致协同设计，扩展代理式 AI 工厂

代理式 AI 改变了 AI 工厂的基础设施模式。在生成最终答案之前，一个请求可以触发多次模型调用、工具调用、内存查找、策略检查、
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2026年 7月 15日

借助 NVIDIA DeepStream 9.1 技能构建多摄像头 3D 追踪应用

在大型空间中构建视频分析应用程序的开发者必须在同一物体在摄像头视图之间移动时对其进行跟踪。单摄像头 2D 追踪缺乏可靠的深度信息，
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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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