开源

2026年 10月 15日

在 NVIDIA GB300 NVL72 上扩展基于 Meta Muse Spark Open 的自主编程工作流程

Meta 推出 Muse Spark Open，这是一个经过编码优化的 816B 混合专家 (MoE) 模型，
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2026年 10月 13日

NVIDIA Run:ai 现已开源，成为 NVIDIA DSX AI Factory 平台的一部分

NVIDIA 正在将完整的 NVIDIA Run:ai 平台作为开源软件提供，使客户、
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2026年 10月 7日

借助 NVIDIA cuPhoton 加快科学图像分析速度

天文台和望远镜、激光和 X 射线光源以及其他高吞吐量仪器生成图像数据的速度比受 CPU 限制的工作流处理图像数据以支持及时决策的速度更快。
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2026年 9月 30日

借助 NVIDIA cuObject 和 NVIDIA SCADA 服务器 SDK 扩展 AI 存储访问

AI 基础架构工程师、存储开发者和云服务提供商需要快速安全地访问高容量文件和对象存储，以支持 AI 工作负载。
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2026年 9月 23日

隆重推出适用于放射科医生思维链推理的 NV-Reason-CT Open 3D CT VLM

放射学 AI 在检测胸部 X 光片、病理学切片和 2D 扫描的异常方面取得了显著进展。然而，3D 计算机断层扫描 (CT) 是临床上最丰富、
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2026年 9月 23日

SWE-Serve 如何揭示本地测试与实时服务之间的差距

当服务器加载真实模型并处理请求时，AI 编码代理的补丁可能会通过测试，但却失败。因此，评估对推理服务软件的更改需要检查完整的服务路径，
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2026年 9月 22日

借助 NVIDIA Topograph 实现拓扑感知型工作负载调度

AI 工厂是功率受限的系统，在完全优化时可提供最大价值。GPU 工作负载布局是一项关键优化。糟糕的工作负载放置分散了拓扑域，
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2026年 9月 8日

介绍 CUDA Rust：用于编写 GPU 内核的两条轨道

2026 年 9 月，NVIDIA 宣布将在 Rust 中采用原生 GPU 编程。CUDA C++ 和 CUDA Python…
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2026年 9月 3日

NVIDIA PAIR 虚拟推理路由器可扩展您本地网络中的可用算力

AI 智能体正在通过合作学习做更多事情。首席智能体可以将复杂的任务分解为较小的作业，并将这些作业分配给专门的子智能体。此外，
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2026年 8月 28日

借助 NVIDIA TensorRT Model Connect，在两个命令中部署从检查点到推理的开放模型

开放 AI 模型的发展速度远超以往，但将其引入本地应用仍然需要模型特定的转换、预处理、后处理和运行时代码。
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2026年 8月 19日

使用 NVIDIA SkillEvaluator 评估 AI 智能体技能表现

AI 智能体的有效性取决于所接收的上下文。即使有了强大的模型和经过充分记录的 NVIDIA 库，智能体也可以花费额外的时间找到合适的工具、
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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 7月 27日

六种智能体 Harness 功能可实现更高的模型性能

构建出色的 AI 智能体不仅仅是选择合适的模型。Harness 是围绕模型的架构。渲染上下文、执行动作、管理状态以及决定任务何时完成，
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2026年 5月 31日

如何使用 NVIDIA Alpamayo 在闭环中对自动驾驶车辆模型进行后训练

开发自动驾驶车辆（AV）政策需要弥合训练与部署之间的一个重要差距。
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2026年 5月 22日

大规模合成逼真的 3D 医学影像，提供经过预训练的模型

高质量的 3D 医学成像数据是现代放射学 AI 的基础，但对这些数据的访问往往受到数据稀缺、隐私限制和专家标注成本高昂的限制。因此，
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2026年 5月 21日

实时了解跨 Kubernetes 集群的 GPU 使用情况

要更大限度地发挥 AI 基础设施的价值，需要深入了解 GPU 利用率。然而，许多在 Kubernetes 上运行 AI…
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