精选

2026年 2月 6日

NVFP4 加速 AI 训练与推理的三大方式

新兴的 AI 模型在规模和复杂性上持续增长，对训练和推理的计算性能需求日益提升，已远超摩尔定律所能满足的范畴。
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2026年 2月 5日

Painkiller RTX 如何通过生成式 AI 大规模重塑游戏资产

Painkiller RTX为小型团队如何通过集成生成式 AI，在庞大的视觉目标与有限资源之间实现平衡，树立了新的标杆。
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2026年 2月 5日

如何构建合规的 AI 模型蒸馏合成数据工作流

专用 AI 模型用于执行特定任务或解决特定问题。然而，如果您曾尝试对特定领域的模型进行微调或蒸馏，可能会遇到一些障碍，例如：
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2026年 2月 4日

如何使用 Nemotron 为 RAG 构建文档处理流程

如果您的 AI 智能体能够像读取文本文件一样轻松地即时解析复杂的 PDF、提取嵌套表格并“查看”图表中的数据，该怎么办？
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2026年 2月 4日

基于 NVIDIA GPU 加速端点构建 Kimi K2.5 多模态视觉语言模型

Kimi K2.5 是 Kimi 模型家族最新推出的开放式视觉语言模型（VLM）。作为通用型多模态模型，Kimi K2.5…
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2026年 1月 21日

使用 Single Call API 简化 CUB

C++ 模板库 CUB 提供了高性能 GPU 基元算法，但其将内存估计与分配分离的传统“两阶段”API 可能带来使用上的不便。
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2026年 1月 15日

如何使用合成数据和强化学习训练 AI 智能体执行命令行任务

如果您的计算机智能体能够学习新的命令行界面（CLI），并且在无需编写文件或自由输入 shell 命令的情况下也能安全操作，该怎么办？
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2026年 1月 13日

了解 NVIDIA cuOpt 如何通过原始启发式算法加速混合整数优化

NVIDIA cuOpt 是一款 GPU 加速的优化引擎，旨在为大规模复杂决策问题提供高效、高质量的解决方案。 混合整数规划（MIP）…
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2026年 1月 8日

借助 NVIDIA Blackwell 实现多专家模型推理的巨大性能飞跃

随着 AI 模型持续变得更加智能，人们能够依赖它们完成日益增多的任务。这导致用户（从消费者到企业）与 AI 的交互愈发频繁，
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2026年 1月 8日

NVIDIA TensorRT Edge-LLM 加速汽车与机器人领域的 LLM 和 VLM 推理

大语言模型（LLM）与多模态推理系统正迅速突破数据中心的局限。越来越多的汽车与机器人领域的开发者希望将对话式 AI 智能体、
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2026年 1月 7日

借助 NVIDIA BlueField Astra 重新定义 NVIDIA Vera Rubin NVL72 的安全 AI 基础设施

大规模 AI 创新正在推动对加速计算基础设施的空前需求。训练万亿参数基础模型，采用分解架构支持这些模型，并以高吞吐量处理推理工作负载，
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2026年 1月 5日

基于 NVIDIA Alpamayo 构建具备推理能力的辅助驾驶汽车

辅助驾驶研究领域正经历一场快速变革。视觉-语言-动作推理模型（Reasoning VLA） 的出现正重塑该领域，
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2026年 1月 5日

开源 AI 工具升级加速 NVIDIA RTX PC 上的 LLM 和扩散模型

在小语言模型（SLM）和扩散模型（例如 FLUX.2、GPT-OSS-20B 和 Nemotron 3 Nano）质量持续提升的推动下，
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2026年 1月 5日

深度解析 NVIDIA Rubin 平台：六款新芯片打造AI超级计算机

AI 已进入工业阶段。 最初是用于执行离散 AI 模型训练和面向人类推理的系统，现已演变为全天候运行的 AI 工厂，持续将功率、
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2026年 1月 5日

如何使用 RAG 和安全护栏构建语音智能体

构建智能体不仅仅是“调用 API”，而是需要将检索、语音、安全和推理组件整合在一起，使其像一个统一并互相协同的系统一样运行。
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2025年 12月 19日

借助 NVIDIA ALCHEMI Toolkit-Ops 加速 AI 驱动的化学与材料科学模拟

机器学习原子间相互作用势（MLIP）正在改变计算化学与材料科学的格局。MLIP 能够实现原子尺度模拟，
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