头条新闻

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 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 24日

隆重推出 NVFP4，实现高效准确的低精度推理

为了充分利用 AI，优化至关重要。当开发者考虑优化用于推理的 AI 模型时，通常会想到量化、蒸馏和剪枝等模型压缩技术。毫无疑问，
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2025年 6月 11日

隆重推出 NVIDIA DGX 云 Lepton：面向开发者的统一 AI 平台

AI 原生应用的时代已经到来。开发者正在构建先进的代理式 AI 和物理 AI 系统，但跨地区和 GPU 提供商进行扩展仍然是一项挑战。
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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

使用开源 NVIDIA cuOpt 加速决策优化

企业每天都会做出成千上万的决策，包括生产什么、在哪里发货、如何分配资源。大规模优化这些决策成为一项计算挑战。线性规划 (LP) 、
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2025年 6月 11日

借助神经重建和世界基础模型提升自动驾驶汽车仿真速度

自动驾驶汽车 (AV) 堆栈正在从离散构建块的层次结构发展为基于foundation models构建的端到端架构。
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2025年 6月 3日

全新 NVIDIA Llama Nemotron Nano 视觉语言模型在 OCR 准确性基准测试中位居榜首

PDF、图形、图表和控制面板等文档是丰富的数据源，在提取和整理时，可提供信息丰富的决策见解。从自动化财务报表处理到改进商业智能工作流程，
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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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2025年 5月 22日

Blackwell 借助 Meta 的 Llama 4 Maverick 突破 1000 TPS/ 用户门槛

NVIDIA 的大语言模型 (LLM) 推理速度创下了世界纪录。在包含 400 亿参数的 Llama 4 Maverick 模型 (…
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2025年 5月 21日

NVIDIA Dynamo 加速 llm-d 社区计划，推动大规模分布式推理

在 Red Hat Summit 2025 上推出的 llm-d 社区标志着开源生态系统在加速生成式 AI 推理创新方面迈出了重要一步。
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2025年 5月 20日

NVIDIA Dynamo 新增 GPU 自动缩放、Kubernetes 自动化和网络优化功能

在 NVIDIA GTC 2025 上，我们宣布推出 NVIDIA Dynamo ，这是一种高吞吐量、低延迟的开源推理服务框架，
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2025年 5月 18日

借助 NVIDIA ARC-Compact 在基站部署 AI-RAN

无线网络是现代连接的支柱，通过全球数百万个蜂窝基站为数十亿 5G 用户提供服务。AI-RAN 的机遇和优势正在推动电信网络和生态系统向 AI…
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2025年 5月 18日

NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC 通过 PCIe6.0总线升级 AI 平台架构

从 大语言模型 (LLM) 到 代理式 AI 推理和 物理 AI ，随着 AI 工作负载的复杂性和规模不断增加，人们对更快、
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2025年 5月 18日

利用 NVIDIA Cosmos Reason 整理合成数据集以训练物理 AI 模型

AI 系统如何理解可能发生的事故与物理上不可能发生的事件之间的区别？还是计划在边缘场景中进行跨人类、物体和环境的多步骤交互？
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2025年 5月 18日

NVIDIA Isaac Sim 和 NVIDIA Isaac Lab 即将新增高级传感器物理特性、自定义和模型基准测试功能

在 COMPUTEX 2025 上，NVIDIA 宣布对其机器人仿真参考应用 NVIDIA Isaac Sim 和机器人学习框架…
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