智能体/生成式 AI

2026年 8月 4日

超越 VLA：世界动作模型如何重塑机器人操控

机器人领域的一个核心挑战是构建超越其训练演示的泛化策略。当物体形状、位置或照明发生变化时，在训练场景中取得成功的策略通常会失败。
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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 8月 3日

NVIDIA Vera 存储基准测试：加速 AI 原生存储的加密、压缩、完整性检查和恢复

存储是每个代理式 AI 工作流中不可或缺的组成部分。当智能体检索企业知识、访问持久内存、重用键值 (KV) 缓存数据、执行工具并生成新结果时，
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2026年 7月 31日

共同设计 AI 模型注意力，实现快速的交互式长上下文推理

随着代理式和长上下文工作负载变得常见，上下文长度增加，注意力消耗更大比例的推理时间 (图 1) 。由于注意力现在主宰了成本，
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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 30日

部署更安全的 AI 智能体的四种方法

知识工作者正越来越多地将 AI 智能体集成到其工作流中。作为“数字同事”的智能体具有明显的优势。例如，他们可以查看错误报告、
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2026年 7月 29日

如何使用 NVIDIA NeMo Guardrails 自行托管经过验证的 AI 编码助手

在受监管、主权或源敏感型环境中部署 AI 编码助手通常会面临挑战。三个常见问题是：来源无法离开网络；助手偶尔会发明引入供应链风险的软件包名称；
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2026年 7月 28日

使用 GPU 原生医学物理模拟开发医疗健康机器人

与自动驾驶或工业机器人不同，医疗机器人无法依靠互联网规模的数据采集或无限的现实世界实验。每次演示都需要专门的设备、
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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 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 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 24日

ModelExpress：以光速分发模型伪影

每移动一个字节都会产生一定的成本。随着模型检查点数量增长到数百 GB 甚至一 TB，这一成本会迅速增加。更糟糕的是，
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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 21日

在 NVIDIA GB300 NVL72 上进行 MoE 预训练创下世界纪录

前沿模型预训练已融合多专家模型 (MoE) ，这从根本上改变了对大规模 AI 训练的限制。随着每 token 的计算量下降，
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2026年 7月 21日

深入了解 NVIDIA Rubin GPU 架构：助力代理式 AI 时代

最初是离散 AI 模型训练和面向人类的聊天界面，后来演变为始终在线的 AI 工厂，致力于大规模生产智能。现在，
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