NeMo

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 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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2026年 3月 11日

隆重推出 Nemotron 3 Super：用于代理式推理的开放式混合式 Mamba-Transformer MoE

代理式 AI 系统需要具有专业深度的模型来自主解决密集的技术问题。它们必须在推理、编码和长上下文分析方面表现出色，同时保持足够的效率，
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2026年 2月 18日

NVIDIA 极致软硬件协同设计如何助力 Sarvam AI 主权模型实现惊人推理性能跃升

随着全球人工智能采用的加速，开发者面临日益严峻的挑战：如何提供符合现实世界延迟和成本要求的大语言模型（LLM）性能。
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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 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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2025年 12月 15日

如何使用强化学习训练科学智能体

科学过程可能重复且繁琐，研究人员往往需要花费数小时深入研读论文、管理实验流程或整理庞大的多模态数据集。科学 AI 智能体能够承担大量繁重任务，
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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

如何使用合成数据构建隐私保护评估基准

验证 AI 系统需要基准测试（模拟现实世界条件的数据集和评估工作流程），以便在部署前衡量其准确性、可靠性和安全性。缺少这些测试，
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2024年 7月 17日

NVIDIA NeMo 借助混合状态空间模型加速 LLM 创新发展

当今的大型语言模型（LLM）基于 2017 年推出的 Transformer 模型架构。自那时以来，
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2024年 7月 12日

利用新的 NVIDIA Megatron-Core 功能高效训练生成式 AI 模型

NVIDIA Megatron-LM 于 2019 年首次推出，在 AI 社区引发了一波创新浪潮，
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2024年 7月 10日

了解 Stable Diffusion 模型：面向 AEC 专业人员的基本指南

生成式 AI、算法处理各种类型的输入—例如文本、图像、音频、视频和代码—并生成新内容的能力正在以前所未有的速度发展。
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2024年 7月 10日

使用 NVIDIA NeMo 定制化 NVIDIA NIM 满足特定领域需求

为特定企业应用程序采用的大型语言模型（LLM）通常受益于模型自定义。企业需要根据其特定需求定制 LLM，
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2024年 7月 2日

NVIDIA NeMo T5-TTS 模型助力解决语音合成语言模型中的幻觉问题

NVIDIA NeMo 发布了 T5-TTS 模型，这是文本转语音 (TTS) 技术的一项重大进步。基于 大型语言模型 (LLM)，
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2024年 6月 17日

视频：使用 NVIDIA NIM 与您的供应链数据对话

NVIDIA 运营着世界上最大、最复杂的供应链之一。我们建造的超级计算机通过数百英里的高速光缆连接数万个 NVIDIA GPU。
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