AI 智能体

2026年 5月 19日

NVIDIA 认证的智能体技能为 AI 智能体提供能力治理

自主 AI 智能体的能力正不断增强。开放模型、模型上下文协议（MCP）连接的工具以及可移植技能，使得智能体更易于扩展。然而，
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2026年 5月 19日

掌握代理式技术：AI 智能体评估

评估AI模型与评估AI智能体密切相关，但两者回答的问题截然不同。模型基准测试衡量的是基础模型的能力，例如理解语言、
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2026年 5月 13日

借助 AI 智能体和技能，将视频转化为即时搜索、可操作的智能

在当今数据驱动的世界中，组织对视频的依赖日益增加，用以捕捉关键信息。然而，从海量视频片段中实时提取有意义的洞察仍是一大挑战。
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2026年 4月 30日

借助 NVIDIA DLSS 4.5、RTX 和 Unreal Engine 5 构建 AI 驱动的游戏

现在，游戏开发者可以开始集成 NVIDIA DLSS 4.5 动态多帧生成、6 倍多帧生成，
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2026年 4月 28日

全天候模拟循环：代理式 AI 如何保持地下工程的移动

地下行业正处于数字化发展的关键时刻。几十年来，挖掘油藏潜力一直依赖于执行必要且耗时的手动工作流程的专家。 随着数据复杂性的增加，
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2026年 4月 24日

使用 NVIDIA FLARE 在无重构开销的情况下进行联合学习

联邦学习 (FL) 不再是研究的好奇心，而是对棘手限制的实际回应：最有价值的数据通常是最不可动的数据。监管边界、
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2026年 4月 20日

缓解代理环境中的间接 AGENTS.md 注入攻击

AI 工具正在显著加速软件开发，并改变开发者处理代码的方式。这些工具可充当实时 copilot，自动执行重复性任务、执行任务、编写文档等。
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2026年 3月 23日

为机密 AI 工厂构建零信任架构

AI 正在从实验转向生产。但是，企业需要的大多数数据都存在于公有云之外。这包括敏感信息，如患者记录、市场研究和包含企业知识的传统系统。此外，
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2026年 3月 23日

在 Kubernetes 上部署解 LLM 推理工作负载

随着大语言模型 (LLM) 推理工作负载的复杂性不断增加，单个单一的服务进程开始达到其极限。预填充和解码阶段具有截然不同的计算配置文件，
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2026年 3月 19日

NVIDIA Vera Rubin POD：7 个芯片、5 个机架级系统、1 台 AI 超级计算机

人工智能由 token 驱动。每个提示、推理步骤和智能体交互都会生成 tokens。在过去一年中，token 的消耗量增长了数倍，
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2026年 3月 17日

借助 NVIDIA 构建 AI 网格：随时随地编排智能

AI 原生服务暴露了 AI 基础设施的新瓶颈：随着数百万用户、智能体和设备需要访问智能，
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2026年 3月 16日

NVIDIA Dynamo 1.0 如何助力量产级多节点推理

推理模型的规模正在迅速增长，并且越来越多地集成到与其他模型和外部工具交互的代理式 AI 工作流中。
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2026年 3月 16日

使用 NVIDIA OpenShell 更安全地运行自主、自演化代理

AI 已经从跟随你指令的助手发展为独立行动的智能体。这些被称为“爪”的智能体可以达成目标，找出实现目标的方法，并无限执行任务，
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2026年 2月 28日

使用 NVIDIA NeMo 构建电信自主网络推理模型

自主网络正迅速成为电信行业的重点任务之一。根据最新的 NVIDIA 电信行业 AI 现状报告，65% 的运营商表示 AI 正在推动网络自动化，
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2026年 2月 27日

基于 NVIDIA GPU 加速端点，使用千问3.5 VLM 开发原生多模态智能体

阿里巴巴推出了全新开源 千问3.5 系列，专为构建原生多模态智能体而设计。该系列的首个模型是一款总参数为 397B、
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2026年 2月 17日

构建 AI 就绪型知识系统：掌握 5 种核心多模态 RAG 功能

企业数据本身具有高度复杂性：现实世界中的文档是多模态的，包含文本、表格、图表与图形、图像、扫描页面、表单以及嵌入式元数据。
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