NeMo

2026年 2月 28日

使用 NVIDIA NeMo 构建电信自主网络推理模型

自主网络正迅速成为电信行业的重点任务之一。根据最新的 NVIDIA 电信行业 AI 现状报告，65% 的运营商表示 AI 正在推动网络自动化，
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2026年 2月 27日

基于 NVIDIA GPU 加速端点，使用千问3.5 VLM 开发原生多模态智能体

阿里巴巴推出了全新开源 千问3.5 系列，专为构建原生多模态智能体而设计。该系列的首个模型是一款总参数为 397B、
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2026年 2月 23日

采用 NVFP4 低精度训练提升吞吐量，兼顾精度无损

随着 AI 模型和数据集规模的不断扩大，仅依赖更高精度的 BF16 训练已难以满足需求。训练吞吐量预期、内存限制以及成本上升等关键挑战，
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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 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 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

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 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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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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2025年 12月 1日

训练小型编排智能体解决重大问题

在智能体设计中，为任务选择合适的工具和模型始终是一项极具挑战性的工程难题。
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2025年 11月 17日

融合 AI 与科研的癌症治疗领域开创性科学家

人工智能正在重塑科学研究与创新的方式。科学家可以借助AI生成、汇总、整合并分析科学数据。AI模型能够从人类科学家可能忽略的数据中识别出模式，
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2025年 11月 10日

如何将数学问题的推理速度提升 4 倍

大语言模型能够解决具有挑战性的数学问题。然而，若要实现其大规模高效运行，仅依靠一个强大的模型检查点还远远不够。
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