AI 智能体

2026年 11月 9日

使用 NVIDIA Holoscan 5 让机械臂感觉失重

想象一下手动引导机械臂的过程，同时其电机提供的扭矩足以支撑其重量并保持机器人垂直行走。这种简单的交互是通过演示进行学习、
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2026年 11月 4日

NVIDIA 如何使用 AI 智能体简化 AI 工厂运营

随着 GPU 集群的扩展，各种操作涵盖计算、网络、硬件和调度。站点可靠性工程师 (SRE) 通常必须检查多个控制面板，
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2026年 10月 30日

使用 NVIDIA NemoClaw 在您控制的堆栈上构建专用智能体

构建自主智能体需要模型、线束和特定领域的工具。为了更安全地部署智能体，开发者需要一个执行策略的运行时，以及用于可靠执行的优化和可观察性工具。
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2026年 10月 27日

微调 NVIDIA Nemotron 以了解本地规则，而不仅仅是本地语言

随着 AI 在全球的普及，不同语言和文化的人们都在日常生活的更多方面使用 AI。通用语言模型是一个强大的基础，
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2026年 10月 23日

借助全局性能调优器扩展 NVIDIA TensorRT 性能优化，超越单一构建路线，第 2 部分

全局性能调优器是 NVIDIA TensorRT 11.1 中发布的一项自动性能调优功能。它通过为不同的模型自定义不同的优化，
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2026年 10月 23日

借助全局性能调优器扩展 NVIDIA TensorRT 性能优化，超越单一构建路线，第一部分

部署经过训练的神经网络不仅仅是将每个运算符转换为 GPU 内核。这是一个编译问题，有许多合理的答案。例如，
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2026年 10月 22日

在 8 个 NVIDIA DGX Spark 节点上运行前沿 AI 模型

AI 开发者不再只是运行单个模型，而是并行编排多个模型、关联推理调用，以及尝试需要数百 GB 内存的前沿架构。
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2026年 10月 21日

深入了解 NVIDIA Sentry：运行时安全 AI 智能体

AI 智能体可以完成任务，但也可能跨越安全边界。最近发生的事件表明，智能体可以利用工具、凭证和服务来规避安全控制，以实现其既定目标。
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2026年 10月 21日

使用代理辅助工作流开发 AI Factory 数字孪生

构建 AI 工厂数字孪生 需要开发者将场地规划、设备资产和工程要求引入一致的模型，以便团队检查、修改和准备模拟。
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2026年 10月 16日

使用 NVIDIA RTX Spark 在一台机器上进行编码、测试和部署

AI 智能体正在改变软件的构建方式。开发者已经从手动编写每一行代码转变为指导代理编写大部分代码。因此，当前的工作流分为笔记本电脑、
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2026年 10月 15日

NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 通过多模态推理为专用智能体提供支持

始终在线的智能体正在承担更长、更复杂的企业工作流程。单个请求可能涉及阅读文档、检查跨来源的信息、遵循公司政策以及调用多个工具。
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2026年 10月 14日

使用 NVIDIA NeMo Gym 优化用于芯片设计的智能体可靠性和工具调用效率

AI 智能体在复杂的芯片设计工作流程中显著提高了生产力，但其倾向于产生看似合理但错误的伪影，从而使可靠性成为生产采用的主要障碍。
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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

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 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 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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