常规

2026年 10月 8日

使用前沿 AI 模型为机器人创建 SimReady 资产的 5 个步骤

准备用于机器人仿真的 CAD 资产不仅仅需要将几何图形转换为 OpenUSD：开发者在测试机器人行为之前必须配置并验证材质、碰撞几何图形、
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2026年 10月 8日

构建可靠的数据分析智能体：从 KDD 杯中汲取的经验教训

NVIDIA KGMON 团队在 KDD Cup 2026 Data Agents 比赛中获得第二名，他们所使用的系统基于一个简单的理念，
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2026年 10月 7日

制造机器的机器

我们如何教会机器人组装 GB300 测试托盘，以及它在机器人学习、
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2026年 10月 7日

使用数字孪生和 AI 智能体验证 AI 工厂变更

AI 工厂是世界上最复杂的运营之一，将 GPU、CPU、交换机、DPU 和 SuperNIC 与调度程序、编排服务、
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2026年 10月 7日

借助 NVIDIA cuPhoton 加快科学图像分析速度

天文台和望远镜、激光和 X 射线光源以及其他高吞吐量仪器生成图像数据的速度比受 CPU 限制的工作流处理图像数据以支持及时决策的速度更快。
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2026年 10月 6日

使用 NVIDIA Megatron Core 扩展逐位确定性预训练

逐位确定性使大规模预训练更易于调试、验证和以可重现的方式恢复。在跨数千个 GPU 训练具有数万亿个参数的模型时，这些优势变得尤为重要，
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2026年 10月 6日

DOCA GPUNetIO 如何跨 NVIDIA 软件堆栈统一 GPU 初始化网络

GPU 应用程序越来越需要网络和数据移动，以实现由 GPU 控制的一流操作，而非主机驱动的服务。当 CPU 位于每个网络事务的中间位置时，
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2026年 10月 6日

控制 GPU 共享如何处理绿色环境

GPU 应用越来越多地由在单个进程中同时运行的多个独立组件组成：延迟敏感型运算符以及面向吞吐量的后台内核；数据预处理阶段以及模型推理；
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2026年 10月 1日

借助 NVIDIA DOCA 智能体技能，更快地在 NVIDIA BlueField 上构建应用程序

AI 智能体正在逐渐成为开发工作流程中的标配，但通用型智能体在设计时并未充分考虑 NVIDIA DOCA 这类专用基础设施软件构建的需求。
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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

微调适用于沙特阿拉伯阿拉伯语方言的 NVIDIA Nemotron，以及通往其他语言的路径

自动语音识别不仅要处理主导预训练数据的语言和风格，还必须处理人们的实际讲话方式。区域方言和本地录音条件通常代表性不足，
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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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