NVIDIA 技术博客

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2026年 5月 8日

在阿里云 PAI 平台实现规模化的机器人感知强化学习

物理 AI 正在迅速从基础运动控制迈向更复杂的环境理解。传统机器人强化学习（RL）长期依赖本体感知（proprioception），
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2026年 4月 30日

借助 NVIDIA DLSS 4.5、RTX 和 Unreal Engine 5 构建 AI 驱动的游戏

现在，游戏开发者可以开始集成 NVIDIA DLSS 4.5 动态多帧生成、6 倍多帧生成，
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2026年 4月 30日

借助适用于 RTX 运行时的 NVIDIA TensorRT 加速虚幻引擎神经网络推理

神经网络技术越来越多地用于计算机图形，以提高图像质量、性能和简化内容创作。超分辨率、降噪和神经网络渲染等方法有助于实时引擎更高效地工作，
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2026年 4月 30日

如何在 ComfyUI 中构建、运行和扩展高质量的创作者工作流

如今，创意和可视化团队可以利用更精简的团队制作更多格式的素材。生成式 AI 可以加速这项工作，
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2026年 4月 30日

使用 AI 智能体自动翻译 GPU 内核：将 cuTile Python 转换为 cuTile.jl

NVIDIA CUDA Tile（cuTile）是一种基于图块的编程模型，可让开发者以图块为单位进行操作（如加载、存储和矩阵乘积累加），
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2026年 4月 24日

使用 NVIDIA Blackwell 和 GPU 加速端点构建 DeepSeek V4

DeepSeek 刚刚发布了第四代旗舰模型，推出 DeepSeek-V4-Pro 和 DeepSeek-V4-Flash 两款产品，
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2026年 4月 24日

可控核聚变：AI加速开启能源自由新时代

可控核聚变，模拟恒星的能量产生过程，被誉为解决能源问题的“终极方案”。然而，实现持续、稳定的“点火”，
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2026年 4月 24日

使用 NVIDIA FLARE 在无重构开销的情况下进行联合学习

联邦学习 (FL) 不再是研究的好奇心，而是对棘手限制的实际回应：最有价值的数据通常是最不可动的数据。监管边界、
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增强现实/虚拟现实

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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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2025年 2月 24日

在 NVIDIA 视频编解码器 SDK 13.0 中使用 MV-HEVC 启用立体和 3D 视图

NVIDIA 宣布在最新的 NVIDIA 视频编解码器 SDK 版本 13.0 中实施多视图高效视频编码 (MV-HEVC) 编码器。
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2025年 1月 6日

利用 NVIDIA Omniverse 空间流，在 XR 中体验数字孪生技术

空间计算 体验正在转变我们与数据的交互方式，通过 扩展现实 (XR) 和 数字孪生 等技术连接物理和数字世界。
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数据科学

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2026年 4月 23日

使用生成式 AI 辅助编码在 Kaggle 比赛中获胜

2026 年 3 月，三个 LLM 智能体生成了超过 60 万行代码，运行了 850 个实验，
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2026年 4月 20日

使用端到端 FP8 精度运行高吞吐量强化学习训练

随着 LLM 从简单的文本生成过渡到复杂的推理，强化学习 (RL) 发挥着核心作用。群相对策略优化 (GRPO) 等算法为这种转变提供动力，
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2026年 4月 9日

使用约 30 行 Python 和 NVIDIA nvCOMP 降低检查点成本

训练 LLM 需要定期检查点。这些模型权重、优化器状态和梯度的完整快照将保存到存储中，以便在中断后恢复训练。在规模上，这些检查点变得庞大 (…
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2026年 4月 9日

如何加速蛋白质组规模的蛋白质结构预测

蛋白质很少像单个单体那样独立发挥作用。大多数生物过程由与其他蛋白质相互作用的蛋白质控制，形成蛋白质配合物，
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2026年 3月 24日

构建用于推理、多模态 RAG、语音和安全的 NVIDIA Nemotron 3 智能体

代理式 AI 是一个专业模型协同工作的生态系统，可处理规划、推理、检索和安全护栏。随着这些系统的扩展，开发者需要能够理解现实世界多模态数据、
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2026年 3月 16日

NVIDIA Vera CPU 为 AI 工厂提供高性能、高带宽和高效率

AI 在不断发展，推理模型对 token 的需求不断增加，对 AI 基础设施的每一层都提出了新的要求。计算比以往任何时候都更需要高效扩展，
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2026年 3月 9日

CUDA 13.2 引入增强的 CUDA Tile 支持和新的 Python 功能

CUDA 13.2 发布后进行了重大更新：NVIDIA CUDA Tile 现已支持具有 8.X 架构 ( NVIDIA Ampere 和…
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2026年 3月 5日

控制 NVIDIA CCCL 中的浮点确定性

如果使用相同的输入数据进行多次运行时能够产生完全一致的逐位计算结果，则该计算被称为确定性计算。这看似简单，但在实际中却难以实现，
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