Nemotron

2026年 9月 21日

如何评估从工具调用到任务完成的 AI 智能体

当您发布 AI 智能体 时，关键问题是它能否在实时环境中跨数十次连续工具调用执行工作链，并在步骤失败时恢复。
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2026年 9月 16日

如何使用 AI 智能体准备用于仿真的 3D 场景

代理式 AI 工作流可用于为数字孪生准备和验证物理 AI 系统。智能体可以检查 3D 场景、在OpenUSD 中生成仿真相关数据、
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2026年 9月 15日

密集与 MoE 模型：活动参数、吞吐量以及选择每个模型的时间

一个包含 300 亿个参数的模型如何仅对每个 token 激活 300 亿个参数，同时仍然使用更大模型的容量？Nemotron 3.5…
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2026年 9月 10日

全栈 NIM 优化如何在 Nemotron 3 Ultra 上为用户提供 2.5 倍的提升

部署大语言模型只是实现生产就绪型服务的第一步。制作团队还需要在可用的 GPU 基础架构上为尽可能多的并发用户提供服务，
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2026年 9月 10日

从晶圆到第一个 Token：使用 Nemotron 和 Palantir Foundry 编写供应链专业知识

NVIDIA 拥有世界上最大、最复杂的供应链之一，其性能从晶圆到第一个 token 来衡量。间隔分为两部分。从芯片到机架的运行时间 (…
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2026年 9月 4日

使用 NVIDIA NemoClaw 构建内存驱动型智能体

企业工作涵盖随时间变化的AI 智能体必须先对其进行重建，然后再进行贡献。 为了向智能体提供这种必要的环境，
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2026年 9月 1日

使用 NVIDIA Nemotron 构建自适应代理式网络安全系统

AI 正在改变网络安全的步伐。代理式系统可以协调工作并长期追求复杂的目标。安全团队开始在安全运营中应用智能体，但许多实施仍然依赖于现有警报、
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2026年 8月 24日

NVIDIA Vera Rubin 和 Blackwell 为代理式 AI 每瓦性能设定新标准

AI 智能体已将推理从单轮交互扩展到多步骤工作流，这些工作流能够进行推理、调用工具、协调子智能体，
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2026年 8月 21日

适用于大规模金融工具的 GPU 加速集群

使用 AdaptGrow (一种 GPU 加速的矩阵分解算法) 将滚动相关性和尾依赖性矩阵转换为硬集群、
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2026年 8月 17日

使用 NVIDIA Model Optimizer 开发基于 QAD 的 Nemotron 3.5 Lightning NVFP4

团队可以自定义模型，在延迟、速度、内存和计算方面达到目标。借助开放式 NVIDIA Nemotron 系列模型，
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2026年 8月 11日

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 为长期运行的智能体提供快速、准确的专业任务执行

长期运行的 AI 智能体将大部分时间用于大量执行：工具调用、结果验证和子智能体委托。在每个执行步骤中使用前沿推理模型会增加成本和延迟。
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2026年 8月 11日

借助 NVIDIA NeMo 交换机，跨模型路由 AI 智能体工作负载

构建 AI 智能体 并非以选择单个模型为终点。每个模型都有自己的长处、短处和成本曲线，这可能会从一种工作负载转移到另一种工作负载，
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2026年 8月 4日

告别 Token 焦虑：用 NVIDIA DGX Spark 打造游戏 UGC 多智能体“AI 圆桌”协作系统

我们是来自苏州大学的学生开发团队。在 挑战杯中国大学生创业计划竞赛，中，本文介绍的这套多智能体协作系统帮助我们获得了 江苏省一等奖。
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2026年 7月 26日

NVIDIA Nemotron 3 Ultra 在代理式 RTL 编码的准确性和效率方面引领开放模型

现代芯片设计日益受到工程时间的限制。寄存器传输级 (RTL) 开发和验证需要具备专门的硬件知识、
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2026年 7月 23日

借助 Prime Intellect Lab，只需几分钟即可开始自定义 NVIDIA Nemotron 3 Nano

自定义使开发者能够采用通用模型，并根据用例、领域、语言等对其进行定制。 然而，定制化也带来了一些挑战。它需要基础设施、
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2026年 7月 14日

排行榜上的经验教训：5000+ Kagglers 教我们如何改进 AI 推理

NVIDIA Nemotron 模型推理挑战赛邀请了 Kaggle 社区探讨一个重点问题：当每个人都从相同的开放模型、基准测试、
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