AI 智能体

2026年 7月 14日

排行榜上的经验教训：5000+ Kagglers 教我们如何改进 AI 推理

NVIDIA Nemotron 模型推理挑战赛邀请了 Kaggle 社区探讨一个重点问题：当每个人都从相同的开放模型、基准测试、
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2026年 7月 9日

借助 NVIDIA NeMo 生成用于金融 AI 研究的合成数据

金融自然语言处理 (NLP) 的微调 LLM 受到有限且不平衡的数据的限制。现实世界的金融新闻过度代表收益和股票动态，而信用评级变化、
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2026年 7月 7日

NVIDIA Vera CPU 提升 AI 工厂吞吐量，加速代理式工作负载

代理式系统通过结合推理、工具使用、代码执行、检索、编排和结果处理的多步骤工作流，将模型推理转化为行动。随着这些系统在整个 AI 工厂中的扩展，
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2026年 7月 7日

使用 NVIDIA Nemotron 构建用于工业警报管理的分析 AI 智能体

工业机械产生的警报数量超过技术人员能够进行分类的数量。对于每个需要跟进的重要警报，技术人员都会提取历史背景，确定正确的程序，
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2026年 7月 2日

基于硬件的 AI 安全性不会拖慢您的速度

AI 改变了组织的运营方式，推动了前所未有的生产力和创新水平。但是，数据隐私、主权以及如何保护使用中的数据，
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2026年 6月 29日

如何治理企业 AI 工厂中的自主智能体

AI 智能体正在迅速超越聊天。它们检查代码、运行测试、阅读文档、搜索知识库、查询内部系统，并代表用户运行几个小时。这样不仅可以提高工作效率，
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2026年 6月 26日

在 Oracle 云基础设施上部署生产就绪型 NVIDIA AI-Q Blueprint

在过去两年中，AI 智能体发生了巨大变化。第一个问题一次只能回答一个问题。接下来是多轮聊天，模型可以在会议中保留一些上下文。如今，
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2026年 6月 23日

使用 DFlash 预测解码，在 NVIDIA Blackwell 上将推理性能提升高达 15 倍

随着 AI 系统从单轮交互转向协调的多智能体工作流，低延迟 推理 成为越来越重要。自回归 LLM 按顺序生成 token，
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2026年 6月 22日

借助 DAQIRI 实现用于高速数据采集的实时 AI

当 AlphaFold2 在 2020 年彻底改变药物研发时，
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2026年 6月 16日

使用 NVIDIA XR AI 为 AR 眼镜和 XR 设备构建 AI 智能体

为 AR 眼镜和可穿戴设备打造的开发者面临着基础设施缺口。硬件已准备就绪，但要打造 AI 体验，需要集成实时摄像头和麦克风流、
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2026年 6月 12日

NVIDIA 在首个代理式 AI 基准测试中实现了领先的代理式编码性能

AI 智能体从根本上改变了推理工作负载的复杂性。到目前为止，业界一直在努力定义用于衡量推理系统在这些条件下的性能的标准。
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2026年 6月 9日

借助 NVIDIA DGX Spark Enterprise 可管理性，大规模控制 AI 基础设施的生命周期

随着 AI 基础设施的扩展，企业对运营成熟度的期望与日俱增。组织期望这些系统具备可配置、可观察、安全且可大规模管理的特点，
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2026年 6月 9日

借助 AI 智能体和 NVIDIA FLARE Auto-FL 加速联邦学习研究

联邦学习 (FL) 研究通常从一个看似简单的问题开始：我们接下来应该尝试什么？在实验开始之前，新的聚合规则、FedProx 系数、
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2026年 6月 9日

借助智能体技能和 NVIDIA Nemotron 语音，更快地评估临床 ASR 模型

训练语音 AI 模型以正确识别或合成临床术语异常困难。药物名称如 Acetaminophen、Amlodipine、
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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

使用 Microsoft 和 NVIDIA 的新工具在 Windows PC 上构建个人 AI 智能体

AI 智能体正在改变您与 PC 的交互方式。创作者、开发者和 AI 爱好者已经在广泛使用这些智能体来协助完成编码、
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