AI 智能体

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 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 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 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 14日

如何借助 RL 智能体技能和 NVIDIA NeMo 运行自动研究工作流

编码 AI 智能体 正成为长期运行的机器学习 (ML) 工作流程的实用运算符。他们可以检查资源库、设置运行时、解决构建问题、启动实验、
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2026年 7月 14日

使用代理技能在一天内对 NVIDIA Cosmos 3 进行后训练

如果自主编码 AI 智能体 能够在几乎无需人工操作的情况下将您的视觉推理模型的准确率提高 90% 以上，那该多好？
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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 8日

为 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 创建 LangChain 深度智能体线束配置文件以提高性能

代理式系统通常需要在准确性和成本之间做出权衡。性能最高的专有前沿模型和线束可提供最高的准确性，但成本高昂。微调是解决这一问题的一种方法。
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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 7月 1日

掌握代理式技术：AI 智能体强化学习

强化学习 (RL) 是调整语言模型的核心，从 AI 助手中的人类反馈强化学习 (RLHF) 到用于推理和智能体任务的较新的具有可验证奖励…
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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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