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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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2025年 7月 23日

在 Azure 上使用 Apache Spark 和 NVIDIA AI 进行无服务器分布式数据处理

将大量文本库转换为数字表示 (称为嵌入) 的过程对于生成式 AI 至关重要。从语义搜索和推荐引擎到检索增强生成 (RAG) ，
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2025年 7月 23日

PDF 数据提取方法及其在信息检索中的应用

PDF 是共享财务报告、研究论文、技术文档和营销材料等信息的常用文件格式之一。然而，在构建有效的检索增强生成 (RAG) 系统时，
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2025年 7月 22日

使用 NVIDIA Warp 和高斯抛物线法构建机器人心理模型

本文将探讨构建物理世界的动态数字表示的光明方向，这一主题在近期研究中日益受到关注。我们引入了一种在机器人环境中构建数字孪生的方法，
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2025年 7月 22日

了解 NCCL 调优以加速 GPU 之间的通信

NVIDIA 集合通信库 (NCCL) 对于 AI 工作负载中的快速 GPU 到 GPU 通信至关重要，可使用各种优化和调优来提升性能。但是，
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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 18日

3 个 pandas 工作流在大型数据集上严重变慢，直到启用了 GPU 加速

如果您使用 pandas，您可能已经撞到了墙壁。正是在这个时刻，您值得信赖的工作流程在处理较小的数据集时表现出色，在处理大型数据集时陷入停顿。
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2025年 7月 18日

使用 JAX 和 XLA 优化推理工作负载的低延迟通信

在生产环境中使用大语言模型 (LLM) 进行推理需要满足严格的延迟限制。此过程的关键阶段是 LLM 解码，
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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 16日

R²D²：利用 NVIDIA 研究工作流和全局基础模型训练通用机器人

机器人领域的一项主要挑战是训练机器人执行新任务，而无需为每个新任务和环境收集和标记数据集。
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2025年 7月 16日

CUTLASS：基于张量和空间微核处理多维数据的原理抽象

在生成式 AI 时代，充分发挥 GPU 的潜力对于训练更好的模型和大规模服务用户至关重要。通常，
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2025年 7月 16日

CUTLASS 3.x：用于 GEMM 内核设计的正交、可重用和组合抽象

GPU 上的 GEMM 优化是一个模块化问题。高性能实现需要指定超参数，例如图块形状、数学和复制指令以及线程束专用方案。
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2025年 7月 15日

NVIDIA Dynamo 新增对亚马逊云科技服务的支持，可大规模提供经济高效的推理

亚马逊云科技 (AWS) 开发者和解决方案架构师现在可以在基于 NVIDIA GPU 的 Amazon EC2 上使用 NVIDIA…
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2025年 7月 14日

NCCL 深度解析：跨数据中心通信与网络拓扑感知

随着 AI 训练规模的扩大，单个数据中心 (DC) 不足以提供所需的计算能力。
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