AI 智能体

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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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 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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2026年 5月 20日

掌握智能体技术：AI 智能体定制

自主 AI 智能体 正承担着企业中的各种任务：规划物流车队路线、分类支持工单、生成代码以及编排多步骤工作流。
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