NIM

2025年 10月 28日

利用 NVIDIA Nemotron Vision、RAG 和 Guardrail 新模型开发专用 AI 智能体

代理式 AI 是一个由专门的语言模型与视觉模型协同工作的生态系统，负责规划、推理、信息检索以及安全防护。
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2025年 10月 24日

NVIDIA DGX Spark 的性能如何支持密集型 AI 任务

当今，要求严苛的 AI 开发者工作负载通常需要比台式电脑所能提供的内存更多，也往往需要访问笔记本电脑或 PC 所不具备的软件，
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2025年 10月 20日

使用 NVIDIA Nemotron 构建 IT 工单分析 AI 智能体

现代企业组织在运营过程中通过工单系统、事件报告、服务请求和支持上报等途径产生大量数据。这些工单往往蕴含着系统性问题、
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2025年 10月 10日

使用 NVIDIA Nemotron 构建日志分析多智能体自校正 RAG 系统

日志是现代系统的核心所在。然而，随着应用规模不断扩大，日志往往演变成一片冗长繁杂的文本海洋，充斥着重复与冗余信息，令人不堪重负。
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2025年 10月 3日

NVIDIA NV-Tesseract 和 NVIDIA NIM 实现半导体制造智能异常检测

在之前的一篇博客文章中，我们介绍了 NVIDIA NV-Tesseract，这是一系列旨在统一框架内处理多种时间序列任务的模型，涵盖异常检测、
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2025年 9月 25日

如何将计算机视觉工作流与生成式 AI 和推理集成

生成式 AI 为分析现有视频流开辟了全新可能。视频分析正从统计物体演进为将原始视频片段转化为实时理解，从而提供更具价值的可行见解。
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2025年 9月 23日

使用 NVIDIA Nemotron 构建检索增强生成 (RAG) 智能体

与基于 LLM 的传统系统受限于其训练数据不同，检索增强生成 (RAG) 通过整合相关的外部信息来提升文本生成效果。
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2025年 9月 15日

全新 Qwen3-Next 开源模型预览：MoE 架构在 NVIDIA 平台实现更高精度与加速并行处理速度

随着 AI 模型规模不断扩大且处理的文本序列越来越长，效率变得与规模同样重要。 为展示未来趋势，
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2025年 9月 11日

使用 AI 击杀链框架对 AI 驱动应用进行攻击建模

AI 赋能的应用带来了传统安全模型难以全面覆盖的新攻击面，尤其是当这些代理式系统具备自主性时。应对持续演变的攻击面，其核心原则十分明确：
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2025年 9月 10日

使用 NVIDIA NIM Operator 3.0.0 部署可扩展的 AI 推理

AI 模型、推理引擎后端以及分布式推理框架在架构、复杂性和规模上持续演进。面对快速的技术变革，
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2025年 9月 10日

借助 NVIDIA RTX PRO Blackwell 服务器版本，将蛋白质结构推理速度提高 100 多倍

了解蛋白质结构的研究比以往任何时候都更加重要。从加快药物研发到为未来可能的疫情做好准备，
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2025年 9月 8日

如何使用 Outerbound 和 DGX 云 Lepton 自行构建 AI 系统

我们往往容易低估实际生产级 AI 系统所涉及的组件复杂性。无论是构建融合内部数据与外部大语言模型的智能体，还是提供按需生成动画的服务，
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2025年 9月 3日

如何运行 AI 驱动的 CAE 仿真

在现代工程领域，创新速度与执行模拟分析的效率密切相关。计算机辅助工程（CAE）在验证产品性能与安全性方面发挥着关键作用，
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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 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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