LLMs

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 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 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 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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2026年 5月 20日

为智能体线束添加专门的深度研究技能

Claude Code、Codex 和 LangChain Deep Agents 等智能体工具是优秀的任务编排工具，能够管理会话、
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2026年 5月 7日

借助 Slurm 块调度在 NVIDIA GB200 NVL72 上实现峰值系统和工作负载效率

NVIDIA GB200 NVL72 通过在整个机架范围内扩展 NVIDIA NVLink 一致性，开创了一种全新的 GPU 集群构建方式。
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2026年 4月 28日

NVIDIA Nemotron 3 Nano Omni 在单个高效开放模型中助力多模态智能体推理

代理式系统通常会在单个感知到动作循环中跨屏幕、文档、音频、视频和文本进行推理。但是，它们仍然依赖于碎片化的模型链，即视觉、
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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 20日

使用端到端 FP8 精度运行高吞吐量强化学习训练

随着 LLM 从简单的文本生成过渡到复杂的推理，强化学习 (RL) 发挥着核心作用。群相对策略优化 (GRPO) 等算法为这种转变提供动力，
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2026年 4月 17日

使用 OpenClaw 和 NVIDIA NemoClaw 构建更安全、始终运行的本地 AI 智能体

智能体正在从问答系统发展为长期运行的自主助手，可读取文件、调用 API 并驱动多步骤工作流。但是，
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2026年 4月 2日

借助 Gemma 4，让 AI 更贴近边缘和设备端

随着最新 Gemma 4 多模态和多语言模型的推出，Gemmaverse 得以扩展，
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2026年 3月 24日

构建用于推理、多模态 RAG、语音和安全的 NVIDIA Nemotron 3 智能体

代理式 AI 是一个专业模型协同工作的生态系统，可处理规划、推理、检索和安全护栏。随着这些系统的扩展，开发者需要能够理解现实世界多模态数据、
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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 18日

如何使用 NVIDIA AI-Q 和 LangChain 构建用于企业搜索的深度智能体

虽然消费者 AI 提供了强大的功能，但工作场所工具通常会因数据不连贯和上下文有限而受到影响。 基于 LangChain 构建，
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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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