AI 智能体

2026年 9月 22日

使用 AI 智能体和 NVIDIA Isaac ROS 加速 ROS 2 节点

GPU 加速可以加速计算密集型机器人工作负载，但仅凭快速的 CUDA 内核并不能保证快速的 ROS 2 图形。当消息在节点之间移动时，
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2026年 9月 21日

如何评估从工具调用到任务完成的 AI 智能体

当您发布 AI 智能体 时，关键问题是它能否在实时环境中跨数十次连续工具调用执行工作链，并在步骤失败时恢复。
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2026年 9月 18日

借助 AIPerf 对 LLM 进行大规模基准测试推理

在系统上部署模型。启动后，提示得到响应。难题是：速度快吗？ 直觉可能会引导您发送 curl 命令、手动滚动异步脚本或另一个一次性负载生成器。
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2026年 9月 16日

TensorRT Edge-LLM 在 Jetson AGX Thor 上实现 MLPerf Edge Agentic Benchmark 6.4 倍加速

AI 智能体正从云数据中心转向车辆、机器人和其他边缘设备。与只回答单个提示的聊天机器人不同，智能体需要执行一系列步骤。它会选择工具、评估结果，
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2026年 9月 16日

使用代理式 AI 将 CUDA Tile 操作从 Python 转换为 Rust

cuTile Rust () 是一个基于图块的系统，用于使用 Rust 编程语言进行安全的惯用 GPU 内核创作。
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2026年 9月 10日

从晶圆到第一个 Token：使用 Nemotron 和 Palantir Foundry 编写供应链专业知识

NVIDIA 拥有世界上最大、最复杂的供应链之一，其性能从晶圆到第一个 token 来衡量。间隔分为两部分。从芯片到机架的运行时间 (…
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2026年 9月 9日

何时使用“编码-预填充-解码”解耦技术来加速多模态模型服务

编码 – 预填充 – 解码 (EPD) 分解是一种适用于多模态模型的推理优化技术，可将视觉编码器阶段与预填充和解码阶段分离开来。
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2026年 9月 4日

使用 NVIDIA NemoClaw 构建内存驱动型智能体

企业工作涵盖随时间变化的AI 智能体必须先对其进行重建，然后再进行贡献。 为了向智能体提供这种必要的环境，
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2026年 9月 3日

NVIDIA PAIR 虚拟推理路由器可扩展您本地网络中的可用算力

AI 智能体正在通过合作学习做更多事情。首席智能体可以将复杂的任务分解为较小的作业，并将这些作业分配给专门的子智能体。此外，
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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 24日

十亿瓦级 AI 和以太网演进：Spectrum-X 以太网如何重塑规则

生成式 AI 的迅猛发展从根本上改变了数据中心的设计。随着分布式模型训练的规模扩展到数十万个 GPU，
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2026年 8月 24日

NVIDIA Vera Rubin 和 Blackwell 为代理式 AI 每瓦性能设定新标准

AI 智能体已将推理从单轮交互扩展到多步骤工作流，这些工作流能够进行推理、调用工具、协调子智能体，
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2026年 8月 24日

利用 NVIDIA Vera CPU 应对智能体 AI 集群面临的挑战

AI 工厂是互联系统，其中集群经济性取决于整个堆栈将电力和资本转化为已完成智能体任务的效率。GPU 运行模型时，CPU 会处理编排、
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2026年 8月 21日

NVIDIA AVO 在 ARC-AGI-3 上达到 100%，展示了适用于长距自动驾驶智能体的前沿通用架构

前沿语言模型只是 AI 智能体 的一个组成部分。周围的智能体系统——通常称为线束——决定了模型如何接收上下文、使用工具、维护状态、响应反馈、
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2026年 8月 21日

AI 智能体技术栈中的安全定位

随着 AI 智能体的能力不断增强并能在更长的时间跨度内运行，在其驱动的应用中建立安全性和信任变得越来越重要。
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2026年 8月 19日

使用 NVIDIA SkillEvaluator 评估 AI 智能体技能表现

AI 智能体的有效性取决于所接收的上下文。即使有了强大的模型和经过充分记录的 NVIDIA 库，智能体也可以花费额外的时间找到合适的工具、
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