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2025年 8月 21日

借助 NVIDIA NVLink 和 NVLink Fusion 扩展 AI 推理性能和灵活性

AI 模型复杂性的指数级增长使得参数规模从数百万迅速扩展到数万亿，对计算资源提出了前所未有的需求，必须依赖大规模 GPU 集群才能满足。
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2025年 8月 20日

借助 NVIDIA NeMo-RL 进行强化学习：Megatron 核心支持优化训练吞吐量

NVIDIA NeMo-RL 的初始版本通过 PyTorch DTensor（也称为 FSDP2）提供训练支持。
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2025年 8月 18日

使用 NVIDIA Streaming Sortformer 实时识别会议、通话和语音应用中的演讲者

在每一次会议、电话交流、 多人场合或支持语音的应用中，技术始终面临一个核心难题：谁在何时发言？几十年来，若不依赖专用设备或离线批量处理，
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2025年 8月 13日

Dynamo 0.4 最新版本提供高达 4 倍性能提升、基于 SLO 自动扩展和实时可观察性

近期，OpenAI 的 gpt-oss、月之暗面的 Kimi K2 等多个新的前沿开源模型相继问世，标志着大语言模型 (LLM)…
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2025年 8月 13日

使用 ProRL v2 通过长时间训练扩展 LLM 强化学习

目前，AI 领域最引人注目的问题之一是大型语言模型 (LLM) 是否可以通过持续强化学习 (RL) 继续改进，或者其能力是否最终会达到顶峰。
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2025年 8月 11日

开发者利用 NVIDIA Omniverse 库打造快速可靠的机器人模拟

在 SIGGRAPH 大会上，NVIDIA 发布了 NVIDIA Omniverse 库和 Cosmos 世界基础模型 (WFM) 的更新。
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2025年 8月 8日

R²D²：利用 NVIDIA Research 的全球基础模型和工作流提升机器人训练效率

随着物理 AI 系统的进步，对丰富标记数据集的需求正在加速增长，超出了我们在现实世界中手动捕捉的能力。世界基础模型 (WFM)…
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2025年 8月 7日

黑客如何利用 AI 解决问题的能力

随着多模态 AI 模型从感知发展到推理，甚至开始自主行动，新的攻击面也随之出现。这些威胁不仅针对输入或输出，还利用了 AI 系统如何处理、
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2025年 8月 7日

在单个 NVIDIA Grace Hopper 超级芯片上使用 XGBoost 3.0 训练 TB 级数据集

梯度提升决策树 (GBDT) 驱动着从实时欺诈过滤到 PB 级需求预测的各种功能。由于其先进的准确性、
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2025年 8月 7日

使用 JIT 编译在 cuDF 中高效转换

RAPIDS cuDF 提供了一系列用于使用 GPU 处理数据的 ETL 算法。对于 pandas 用户，
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2025年 8月 5日

NVIDIA vGPU 19.0 支持 NVIDIA Blackwell GPU 的图形和 AI 虚拟化功能

虚拟化长期以来一直承诺提高效率和可扩展性。然而，由于图形和计算工作负载的需求不断增加，以及需要找到经济高效的解决方案来提高用户密度，
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2025年 8月 5日

NVIDIA 从云到边缘加速 OpenAI gpt-oss 模型部署，在 NVIDIA GB200 NVL72 上实现 150 万 TPS 推理

自 2016 年推出 NVIDIA DGX 以来，NVIDIA 与 OpenAI 便开始共同推动 AI 技术的边界。
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2025年 8月 4日

如何使用 NVIDIA Llama Nemotron 模型通过推理增强 RAG 工作流

检索增强生成 (RAG) 系统面临的一大挑战是处理缺乏明确清晰度或带有隐含意图的用户查询。用户通常会以不准确的方式来表达问题。例如，
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2025年 8月 1日

7 种可即时加速 Python 数据科学工作流程的插入式替代方案

您已经经历过。您编写了完美的 Python 脚本，在示例 CSV 上对其进行了测试，一切都很完美。但是，
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2025年 7月 31日

保护代理式 AI：语义提示注入如何绕过 AI 护栏

自 LLM 部署之初，攻击者就通过操纵输入来让大语言模型以意想不到的方式运行，从而对 AI 系统造成威胁。
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2025年 7月 29日

使用全新 NVIDIA Llama Nemotron Super v1.5 构建更加准确、高效的 AI 智能体

AI 智能体现在已经能够解决多步骤问题、编写生产级代码并在多个领域担任通用助手。但要充分发挥其潜力，
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