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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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2025年 7月 29日

使用 VLM 和 NVIDIA NeMo Retriever Parse 将复杂文档转化为可用数据

企业在研究报告、业务合同、财务报表和技术手册等文档中生成并存储大量非结构化数据。传统的光学字符识别 (OCR) 技术难以处理复杂的布局、
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2025年 7月 29日

使用 NVIDIA Omniverse 构建 CAD 到 USD 工作流

在应用程序之间传输 3D 数据一直是一项挑战，尤其是原生计算机辅助设计 (CAD) 文件等专有格式。
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2025年 7月 29日

FourCastNet 3 借助可扩展的几何机器学习实现快速准确的大型集成天气预报

FourCastNet3 (FCN3) 是 NVIDIA Earth-2 的最新 AI 全球天气预报系统。
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2025年 7月 28日

为 AI 模型带来可验证的信任：NGC 中的模型签名

AI 正在进入一个新时代，在这个时代，智能体可以推理、计划和采取行动。这些代理系统与 API、工具乃至物理环境进行动态交互，
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2025年 7月 24日

借助 NVIDIA cuVS 优化索引和实时检索的向量搜索

AI 赋能的搜索需要高性能索引、低延迟检索和无缝可扩展性。NVIDIA cuVS 为开发者和数据科学家带来了 GPU…
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2025年 7月 24日

使用 Torch-TensorRT 将扩散模型的 PyTorch 推理速度翻倍

NVIDIA TensorRT 是一个 AI 推理库，用于优化机器学习模型，以便在 NVIDIA GPU 上部署。
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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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