NVIDIA 技术博客

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2026年 9月 8日

GR-Inference：面向生成式推荐的推理系统设计与性能评估

基于 Semantic ID（SID）的生成式推荐，将推荐过程转化为短序列自回归生成。这类负载不同于 Chat LLM 的常规生成：
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2026年 9月 1日

构建面向大规模 VLA 的端云协同后训练闭环：使用 verl-vla 统一数据采集、微调与强化学习

随着 NVIDIA Isaac GR00T、PI0.5 等大规模视觉—语言—动作（VLA）模型不断发展，
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2026年 8月 31日

运行 NVIDIA BioNeMo NIM 微服务，在 Claude Science 中进行蛋白质结构预测

代理式 AI 正在改变研究方式。AI 科学家可以阅读论文、提出假设、调用模型，并确定下一步要优先进行的实验。
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2026年 8月 31日

借助 NVIDIA Omniverse NuRec 在车辆平台上扩展智能汽车感知

感知堆栈由搭载该堆栈的车辆决定形状。将相同的软件移动到新的赛车系 (例如，从 SUV 到轿车或产品组合中的其他车型) ，
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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 26日

NVIDIA NVLink Fusion 将 NVHBM 引入新一代 AI 基础设施

AI 工厂必须支持日益庞大的模型和更复杂的推理工作负载。为了满足 AI 工作负载永无止境的计算需求，
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2026年 8月 26日

如何使用 AI 智能体训练跨具身机器人导航策略

导航使机器人能够将感知和运动转化为有目的的自主性。与产生稳定运动的运动不同，导航必须用于不断定位机器人、解读不断变化的环境、选择路线，
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2026年 8月 26日

在 NVIDIA GB300 NVL72 上使用 Qwen3.8-Flash-Next 进行代理式编码实验

阿里巴巴发布了 Qwen3.8-Flash-Next 的模型权重，作为即将推出的 Qwen4 架构的预览，供开发者试验和评估。
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增强现实/虚拟现实

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2026年 6月 16日

使用 NVIDIA XR AI 为 AR 眼镜和 XR 设备构建 AI 智能体

为 AR 眼镜和可穿戴设备打造的开发者面临着基础设施缺口。硬件已准备就绪，但要打造 AI 体验，需要集成实时摄像头和麦克风流、
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2026年 6月 2日

PICO 展示PICO 4 Ultra支持 NVIDIA Isaac Teleop，共同推进标准化的开源机器人遥操方案

在NVIDIA GTC 2026 大会上，
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2026年 3月 31日

借助 NVIDIA CloudXR 6.0 将高保真空间计算内容串流到任何设备

空间计算正在从可视化转向主动协作，这增加了对 XR 硬件的 GPU 需求，以实时渲染逼真、物理精准、高保真的空间内容。与此同时，
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2026年 3月 31日

使用 NVIDIA CloudXR.js 构建和流式传输基于浏览器的 XR 体验

为企业用户提供高保真 VR 和 AR 体验通常需要本地应用开发、自定义设备管理和复杂的部署流程。现在，
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2025年 10月 22日

使用 NVIDIA Nemotron 构建您自己的 Bash 计算机使用代理，只需一小时

如果您能够通过自然语言与计算机通信，让计算机在 Bash 终端中执行任务，而无需手动编写任何命令，该怎么办？
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2025年 5月 18日

聚焦：Perfect Corp. 利用 NVIDIA TensorRT 和 NVENC 实现个性化的数字化美妆体验

增强现实 (AR) 和 AI 通过提供从虚拟试用到 AI 驱动的造型推荐等超个性化体验，正在彻底改变美妆和时尚行业。
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2025年 5月 6日

借助 NVIDIA RTX PRO Blackwell 台式机 GPU 实现 Rivian 新一代XR 设计

对于不断突破 XR 界限的专业人士而言，打造身临其境的高保真体验始终充满挑战。在渲染大型数据集和驱动最新的超高分辨率高级 XR 头显设备时，
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2025年 3月 5日

借助 NVIDIA Omniverse 将 AR 体验串流到 Apple iPad

最近在 MWC 巴塞罗那宣布 ，开发者现在可以将使用 NVIDIA Omniverse 构建的增强现实（AR）体验流式传输到 Apple…
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数据科学

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2026年 8月 25日

在 NVIDIA Dynamo 中借助阴影引擎恢复在数秒内恢复 LLM 推理能力

当 LLM 引擎进程失败时，标准恢复路径涉及冷重启。这需要从存储中将权重加载到 HBM 中，编译内核并捕获 NVIDIA CUDA 计算图。
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2026年 8月 25日

CUDA Python 1.0：稳定的 API、一个基础、完整的平台访问

多年来，需要 GPU 的 Python 开发者有两种现实选择：一是充分学习 NVIDIA CUDA C++ 以编写扩展程序，
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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 19日

使用 NVIDIA FLARE 构建联邦多模态 AI 工作流

现代视觉语言模型 (VLM)可以支持视觉问答、字幕和图像文本推理等任务。然而，在实践中，
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2026年 8月 18日

使用多个 GPU 在几分钟内运行大规模 UMAP，且不会降低准确性

统一流形近似与投影 (UMAP) 是一种广泛用于可视化和特征提取的降维技术。其应用范围涵盖探索性数据分析、主题建模和单细胞分析。
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2026年 7月 30日

使用 NVIDIA nvmath-python 大规模运行高性能核心数学运算

NVIDIA nvmath-python 是一个库，旨在弥合 Python 科学社区与 NVIDIA CUDA-X 数学库之间的差距。
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2026年 7月 27日

NVIDIA Ising 通过增强的情境学习实现全自动量子计算机校准

NVIDIA Ising Calibration 是一个开源视觉语言模型 (VLM) ，旨在解释量子处理器的诊断输出，
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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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