LLM

2026年 1月 27日

使用 NVIDIA TensorRT LLM 部署 MiniMax M2/M2.1 稀疏 MoE 大模型

MiniMax M2/M2.1 是一款面向 Agents 和 Coding 工作流的开源稀疏 MoE 模型，在工具调用、
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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 9日

构建支持本地化交互体验的 AI 产品目录系统

电子商务目录通常包含稀疏的产品数据、通用图像、基础标题和简短说明，这限制了产品的可发现性、用户参与度以及转化率。手动扩充难以规模化，
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2026年 1月 9日

多智能体仓库 AI 命令层实现卓越运营和供应链智能

仓库的自动化程度从未如此之高，数据也从未如此丰富，运营要求同样日益提升，但许多仓库仍依赖于无法跟上需求的系统。吞吐量持续攀升，
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2026年 1月 9日

重塑大模型内存：以上下文为训练数据，实现测试时学习

我们在新闻中不断看到拥有更大上下文窗口的大型语言模型（LLM），它们承诺能够同时查看完整的对话历史、大量书籍或多个代码库。然而，
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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 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

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 15日

深入解析 NVIDIA Nemotron 3：使其高效精准的技术、工具与数据

代理式 AI 系统日益依赖协同运行的智能体集合，包含检索器、规划器、工具执行器、验证器等，它们需在大规模上下文上长时间协同工作。
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2025年 12月 12日

在 Kubernetes 上实现企业级 RAG 组件的横向自动扩展

当今出色的 AI 智能体 依靠 检索增强生成 (RAG) 来实现更准确的结果。一个 RAG 系统通过利用知识库，为 大语言模型 (LLM)…
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2025年 12月 11日

基于 NVIDIA Jetson 的边缘 AI 入门指南：面向机器人的大语言模型、视觉语言模型和基础模型

在小型、低功耗的边缘设备上运行先进的 AI 和计算机视觉工作流正变得越来越具有挑战性。机器人、智能摄像头和自主设备需要实时智能来感知、
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2025年 12月 8日

使用 NVFP4 KV 缓存优化大批次与长上下文推理

量化是大规模推理中的关键手段之一。通过降低权重、激活值和KV缓存的精度，可以有效减少内存占用和计算开销，从而显著提升推理吞吐量、降低延迟，
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2025年 12月 5日

NVIDIA Kaggle 大师夺冠人工智能竞赛

NVIDIA 的研究人员在周五的 Kaggle 竞赛中拔得头筹，这一赛事被业界许多人视为对人类在人工智能（AGI）领域进展的一次实时检验。
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2025年 12月 2日

NVIDIA 加速的 Mistral 3 开源模型，实现多规模下的高效与精准

新的 Mistral 3 开放模型系列为开发者和企业提供了卓越的准确性、高效的性能以及灵活的定制功能。
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2025年 12月 1日

使用 AI 模型蒸馏构建高效的金融数据工作流

量化金融领域的大语言模型（LLM）正被 increasingly 广泛应用于 Alpha 信号挖掘、自动化报告分析以及风险预测等场景。然而，
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