教程

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

使用 NVIDIA OptiX 工具包调试光线追踪应用

NVIDIA OptiX 光线追踪引擎是一种应用框架，可在 GPU 上实现出色的光线追踪性能。
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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 22日

让长时间运行的 NVIDIA TensorRT 引擎在 Python 或 C++ 中构建可观察和可取消

构建 TensorRT 引擎可能需要几秒钟到几分钟的时间。大型强类型模型、深度策略搜索和全新 GPU SKU 上的冷定时缓存可能会让开发者、
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2026年 7月 20日

将 NVIDIA Omniverse RTX 传感器仿真集成到现有应用中

构建 3D、设计、仿真、机器人和工业数字孪生应用的开发者需要如何将物理 AI 功能引入他们已经使用的工具和服务中。
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2026年 7月 16日

将上下文感知型视频 AI 智能体集成到企业工作流中

能够根据大量视频片段进行感知、推理和行动的视频分析 AI 智能体 必须与现有工作流程和应用集成，才能发挥作用。其中包括内容管理系统、
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2026年 7月 15日

借助 NVIDIA DeepStream 9.1 技能构建多摄像头 3D 追踪应用

在大型空间中构建视频分析应用程序的开发者必须在同一物体在摄像头视图之间移动时对其进行跟踪。单摄像头 2D 追踪缺乏可靠的深度信息，
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2026年 7月 15日

借助 AI 智能体更快地开发轻量级 USD 运行时

OpenUSD 是一个开放、可扩展的框架，可为物理 AI 提供通用场景描述语言。它使团队能够将 CAD 数据、
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2026年 7月 14日

如何借助 RL 智能体技能和 NVIDIA NeMo 运行自动研究工作流

编码 AI 智能体 正成为长期运行的机器学习 (ML) 工作流程的实用运算符。他们可以检查资源库、设置运行时、解决构建问题、启动实验、
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2026年 7月 14日

使用代理技能在一天内对 NVIDIA Cosmos 3 进行后训练

如果自主编码 AI 智能体 能够在几乎无需人工操作的情况下将您的视觉推理模型的准确率提高 90% 以上，那该多好？
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2026年 7月 10日

NVIDIA CUDA 中的内核融合：优化内存流量并启动开销

针对 GPU 优化代码的方法有很多。在本文中，您将了解内核融合如何提高内存带宽并减少内核启动用度，
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2026年 7月 10日

借助 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 加速端到端协同折叠性能

生物分子结构预测以及与 OpenFold3 等模型的联合折叠现已成为主流的大规模工作负载，为药物研发和蛋白质设计提供支持。
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2026年 7月 9日

借助 NVIDIA NeMo 生成用于金融 AI 研究的合成数据

金融自然语言处理 (NLP) 的微调 LLM 受到有限且不平衡的数据的限制。现实世界的金融新闻过度代表收益和股票动态，而信用评级变化、
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2026年 7月 9日

针对大规模分子动力学的 GPU 主动通信实用指南

分子动力学 (MD) 模拟是计算科学领域要求最严苛的工作负载之一。使用它们，研究人员可以非常详细地观察原子行为，从蛋白质折叠到药物和材料发现。
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2026年 7月 8日

为 NVIDIA Nemotron 3 Ultra 创建 LangChain 深度智能体线束配置文件以提高性能

代理式系统通常需要在准确性和成本之间做出权衡。性能最高的专有前沿模型和线束可提供最高的准确性，但成本高昂。微调是解决这一问题的一种方法。
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2026年 6月 29日

如何治理企业 AI 工厂中的自主智能体

AI 智能体正在迅速超越聊天。它们检查代码、运行测试、阅读文档、搜索知识库、查询内部系统，并代表用户运行几个小时。这样不仅可以提高工作效率，
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