AI agent

2025年 7月 22日

使用 NVIDIA NeMo 在一个周末内训练一个具备推理能力的 LLM

您是否曾想构建自己的推理模型，但认为它过于复杂或需要大量资源？再想想。借助 NVIDIA 强大的工具和数据集，

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2025年 7月 21日

传统 RAG 与代理 RAG——AI 智能体如何通过动态知识实现更高智能

是否曾依赖不知道新高速公路旁路或道路突然关闭的旧 GPS？它可能会让您到达目的地，但不是最有效或最准确的方式。

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2025年 7月 17日

使用 NVIDIA 安全配方保护代理式 AI 系统

随着大语言模型 (LLM) 驱动更多能够执行自主操作、工具使用和推理的代理式系统，企业被其灵活性和低推理成本所吸引。

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2025年 7月 17日

黑客松获奖者借助 NVIDIA NeMo Agent Toolkit 让代理式 AI 如生

学习新工具包的最佳方式是构建一些真实的东西，这正是开发者在最近的 NVIDIA NeMo Agent 工具包黑客松上所做的。在两周的时间里，

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2025年 7月 7日

使用 DPU 加速的 Kubernetes 服务代理增强 AI 工厂

随着 AI 借助代理式 AI 向规划、研究和推理发展，工作流变得越来越复杂。为了高效部署代理式 AI 应用，AI 云需要软件定义、

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2025年 7月 7日

提出一个维基百科规模的问题：如何利用数百万 token 的实时推理使世界更加智能

现代 AI 应用越来越依赖于将庞大的参数数量与数百万个令牌的上下文窗口相结合的模型。无论是经过数月对话的 AI 智能体、

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2025年 7月 3日

新视频：使用 NVIDIA Data Flywheel Blueprint 构建可自我提升的 AI 代理

由大语言模型驱动的 AI 智能体正在改变企业工作流，但高昂的推理成本和延迟可能会限制其可扩展性和用户体验。为解决这一问题，

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2025年 7月 1日

如何使用 NVIDIA NeMo Agent 工具套件开源库构建自定义 AI 智能体

AI 智能体通过转变业务运营、自动执行复杂任务和解锁新的效率，正在彻底改变数字员工队伍。借助协作能力，这些智能体现在可以协同工作，

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2025年 6月 26日

在 NVIDIA Jetson 和 RTX 上运行 Google DeepMind 的 Gemma 3n

截至今日，NVIDIA 现已支持在 NVIDIA RTX 和 Jetson 上全面推出 Gemma 3n。上个月，

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2025年 6月 11日

使用适用于物理 AI 的 NVIDIA NeMo Agent 工具包扩展逼真的机器人仿真

物理 AI 使自主系统 (例如机器人、自动驾驶汽车和智能空间) 能够在现实世界中智能地感知、理解和行动。但是，

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2025年 6月 11日

利用 NVIDIA Data Flywheel Blueprint 通过模型蒸馏构建高效的 AI 智能体

随着企业加速采用代理式 AI，团队在扩展智能应用程序的同时管理推理成本方面面临着越来越大的挑战。大语言模型 (LLM) 提供强大的性能，

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2025年 6月 11日

借助统一的 NVIDIA NIM 工作流简化 LLM 部署和 AI 推理

将大语言模型 (LLM) 集成到真实用户与之大规模交互的生产环境中，是任何 AI 工作流中最重要的部分。这不仅仅是让模型运行，

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2025年 6月 11日

通过开源 AI-Q NVIDIA Blueprint 与您的企业数据交流

企业数据呈爆炸式增长，PB 级的电子邮件、报告、Slack 消息和数据库的堆积速度比任何人都快。市场调研人员 Gartner 表示，

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2025年 6月 11日

借助 NVIDIA Nemotron 开放推理模型推动代理式 AI 发展

随着 AI 向更大的自主性迈进，能够独立决策的 AI 智能体的出现标志着一个重要的里程碑。为了在复杂的现实环境中有效发挥作用，

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2025年 6月 11日

借助 NVIDIA 生物医学 AI-Q 研究代理 Blueprint 推进文献回顾和目标发现

长期以来，生物医学研究和药物研发一直受到劳动密集型流程的限制。为了发起药物研发活动，研究人员通常会梳理大量科学论文，

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2025年 5月 23日

LLM 推理、AI 智能体和测试时间缩放的简单介绍

智能体一直是应用大语言模型 (LLMs) 解决复杂问题的主要驱动力。自 2023 年 AutoGPT 以来，

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