NVIDIA 技術ブログ

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2026 年 10 月 8 日

フロンティア AI モデルを活用してロボティクス向け SimReady アセットを作成する 5 つのステップ

SimReady Foundation と NVIDIA Omniverse ツールを使用して、ABB Robotics の YuMi ロボットをシミュレーション用に準備する方法を紹介します。
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2026 年 8 月 26 日

NVIDIA NIM で日本語対応の Nemotron Voice Agent を構築する

ASR、LLM、TTS に特化した各 NIM を起動し、Nemotron Voice Agent Blueprint で接続する手順をご紹介します。気軽に日本語の音声 AI を試すのに最適なテクニックをご確認ください。
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2026 年 8 月 24 日

NVIDIA BlueField-4 がエージェント型 AI ファクトリー向けの新しいスケールイン ネットワーク インフラを支える

BlueField-4 アーキテクチャについて説明し、スケールインがエージェント型 AI ファクトリーに安全なアクセス、高性能なデータ移動、テナントの分離、よりシンプルな運用、およびより予測可能なパフォーマンスをどのように実現するかについて説明します。
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2026 年 8 月 24 日

ギガスケール AI とイーサネットの進化: Spectrum-X イーサネットがルールを書き換える方法

従来のイーサネットが AI ワークロードに適さない理由となる構造的な制限を検証し、Spectrum-X イーサネットの独自のアーキテクチャ原則を分析するとともに、Spectrum-X マルチプレーン テクノロジがバイセクション帯域幅を最大化し、Time-to-AI を高速化する方法について解説します。
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2026 年 8 月 11 日

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning が、長時間稼働する AI エージェント向けに高速かつ高精度な特化型タスクを実行

NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning をご紹介し、その小規模 MoE 設計が、自律型エージェントにおける大量かつ低遅延の実行に向けてどのように最適化されているかを解説します。
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2026 年 8 月 11 日

複数のモデルに AI エージェントのワークロードを振り分ける NVIDIA NeMo Switchyard

NVIDIA NeMo Switchyard が、エージェントのワークロードを特化型モデルやフロンティア モデルに振り分け、パフォーマンス、コスト、効率のバランスをとる方法を解説します。
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2026 年 7 月 31 日

NVIDIA NeMo RL ではじめる強化学習 - Gym 編

NVIDIA NeMo RL と NeMo Gym を活用した LLM の強化学習の実践法を解説します。NeMo Gym　を用いたマルチ環境での評価および改善から学習時のトラブルシューティングまでを網羅し、開発者が RL を円滑に導入するための知見を共有します。
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2026 年 7 月 27 日

モデル性能を高める 6 つのエージェント ハーネス機能

同一のモデルを使ってもハーネス設計だけで、ベンチマーク結果が 2 桁ポイント変わり、トークン コストにも大きな差が生じることがあります。 NVIDIA Labs Object-Oriented Agents (NOOA) は、このインサイトを基に構築されたオープンソースの研究プレビューです。
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2026 年 6 月 24 日

NVIDIA NeMo RL ではじめる強化学習 - Math 編

エージェント型 AI の流れにより、LLM の事後学習における強化学習の重要性が高まっています。この記事では、NVIDIA がオープン ソースとして公開しているマルチモーダル モデル向けの事後学習ライブラリ「NeMo RL」を使用した強化学習について解説します。
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2026 年 1 月 5 日

NVIDIA Rubin プラットフォームの内部: 6 つの新チップと AI スーパーコンピューター

AI は産業化段階に移行しています。 個別の AI モデルのトレーニングや人と直接対話する推論を実行するシステムとして始まった AI は、
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2025 年 10 月 24 日

LangGraph と NeMo Agent Toolkit ではじめる ReAct エージェント

AI エージェントの概念を簡潔に解説し、特に「ReAct (Reasoning and Acting) エージェント」に焦点を当てて、その仕組みと実装方法について詳しく説明します。
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2025 年 7 月 29 日

FourCastNet 3 がスケーラブルな幾何学機械学習によって高速かつ高精度な大規模アンサンブル気象予測を可能にする

FourCastNet3 (FCN3) は、NVIDIA Earth-2 による最新の AI グローバル気象予測システムで、中期予報における予測精度は最先端の機械学習モデルに匹敵し、従来の数値予報システムを上回ります。
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2025 年 7 月 11 日

NVIDIA Earth-2 で 2 週間以降の天気を予報する

気象分野の専門家が確率的な亜季節予報のために大規模アンサンブルを開発および検証する際に活用できる、Earth-2 プラットフォームの各種機能について概要を紹介します。
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2025 年 4 月 8 日

高度でオープンな NVIDIA Llama Nemotron リーズニング モデルでエンタープライズ AI エージェントを構築

AI エージェントや協働マルチエージェント システムで活用し、推論の領域を超えオープンエンドの汎用的なタスクの中心で利用していく方法について探ります。
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2025 年 2 月 4 日

NVIDIA Spectrum-X ネットワーキング プラットフォームと NVIDIA パートナーが AI ストレージを最大 48% 高速化

帯域幅が増えることで、AI ワークフローにおけるストレージに依存するステップの完了にかかる時間が短縮できるので、トレーニングにおいてはジョブの完了にかかる時間が短縮され、推論においてはトークン間の遅延が減少します。
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2024 年 11 月 22 日

Hymba ハイブリッド ヘッド アーキテクチャが小規模言語モデルのパフォーマンスを向上

Hymba 1.5B は、同様の規模である最先端のオープンソース モデルと比べ、良好なパフォーマンスを発揮し、同等のサイズの Transformer モデルで比較すると、Hymba はより高いスループットを発揮し、キャッシュを保存するために必要なメモリが 10 分の 1 で済みます。
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