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2025年 4月 23日

使用 NVIDIA NeMo 微服务，通过数据飞轮增强 AI 智能体

企业数据不断变化。随着时间的推移，这给保持 AI 系统的准确性带来了重大挑战。随着企业组织越来越依赖 代理式 AI 系统 来优化业务流程，
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2025年 4月 23日

利用 NVIDIA DesignWorks 实现实时 GPU 加速的高斯体渲染示例 vk_gaussian_splatting

高斯射是一种渲染复杂 3D 场景的新颖方法，可将这些场景表示为 3D 空间中各向异性 Gaussians 的集合。
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2025年 4月 23日

聚焦：Qodo 借助 NVIDIA DGX 实现高效代码搜索创新

大语言模型 (LLMs) 使 AI 工具能够帮助您更快地编写更多代码，但随着我们要求这些工具承担越来越复杂的任务，其局限性变得显而易见。
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2025年 4月 21日

人工智能激励艺术家和企业家重塑创作方式

AI 几乎已成为创新的代名词。随着 AI 迅速进入世界舞台，从艺术家到更传统的工业发明家，各种创作者和问题解决者都在从中汲取灵感。
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2025年 4月 21日

使用 NVIDIA TensorRT 优化基于 Transformer 的扩散模型以生成视频

先进的图像扩散模型需要数十秒才能处理单张图像。这使得视频扩散更具挑战性，需要大量计算资源和高昂成本。
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2025年 4月 17日

在 NVIDIA OptiX 中使用协作向量实现神经渲染

NVIDIA OptiX 9.0 的发布引入了一项名为 Cooperative Vectors 的新功能，
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2025年 4月 17日

顶级大师专业提示：使用 NVIDIA cuDF-pandas 进行特征工程，在 Kaggle 竞赛中夺冠

在处理表格数据时，特征工程仍然是提高模型准确性的最有效方法之一。与 NLP 和计算机视觉等神经网络可以从原始输入中提取丰富模式的领域不同，
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2025年 4月 16日

在大型语言模型时代，通过消息量化和流式传输实现高效的联邦学习

联邦学习 (Federated Learning, FL) 已成为一种在分布式数据源中训练机器学习模型的有前景的方法，同时还能保护数据隐私。
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2025年 4月 15日

NVIDIA Llama Nemotron 超开放模型实现突破性的推理准确性

AI 不再只是生成文本或图像，而是要针对商业、金融、客户和医疗健康服务中的现实应用进行深度推理、详细解决问题并实现强大的适应性。
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2025年 4月 11日

使用 NVIDIA NIM 管理科学文献中的生物研究成果

科学论文多种多样，通常为同一实体使用不同的术语，使用不同的方法来研究生物现象，并在不同的上下文中展示研究结果。
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2025年 4月 11日

AI 利用标准 MRI 扫描提高帕金森病检测能力

要想准确诊断帕金森症，只需简单的脑部扫描就可以了，这要归功于 AI 驱动的新工具。这一进步可以帮助医生加快检测和治疗速度，
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2025年 4月 11日

借助 NVIDIA FLARE 和 Meta ExecuTorch，在移动设备上轻松进行联邦学习

NVIDIA 和 Meta 的 PyTorch 团队宣布开展突破性合作，通过集成 NVIDIA FLARE 和 ExecuTorch ，
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2025年 4月 10日

高效扩展 Polars 的 GPU Parquet 读取器

在处理大型数据集时，数据处理工具的性能变得至关重要。 Polars 是一个以速度和效率闻名的开源数据操作库，提供由 cuDF 驱动的 GPU…
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2025年 4月 9日

在 NVIDIA NeMo Guardrails 中使用 Cleanlab 可信语言模型防止 LLM 幻觉

随着越来越多的企业将 Large Language Models (LLM) 集成到其应用中，他们面临着一个严峻的挑战：
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2025年 4月 9日

借助 Rafay 为企业 AI 工作负载提供 NVIDIA 加速计算

生成式 AI 在全球的应用推动了全球对加速计算硬件的巨大需求。在企业中，这加快了加速私有云基础设施的部署。在地区层面，
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2025年 4月 8日

利用 AI 更好地了解海洋

人类对深空的了解比我们对地球最深的海洋的了解更多。但科学家计划在 AI 的帮助下改变这种状况。
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