教程

2025年 10月 24日

借助 NVIDIA Isaac Sim 构建合成数据流水线，训练更智能的机器人

随着机器人承担的动态移动任务日益增多，开发者需要具备物理级精度且能够跨环境和工作负载高效扩展的仿真系统。
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2025年 10月 23日

仅使用智能手机在 NVIDIA Isaac Sim 中重建场景

为机器人仿真构建逼真的 3D 环境可能是一项耗时且劳动密集型的任务。现在，借助 NVIDIA Omniverse NuRec，
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2025年 10月 22日

使用 NVIDIA Nemotron 构建您自己的 Bash 计算机使用代理，只需一小时

如果您能够通过自然语言与计算机通信，让计算机在 Bash 终端中执行任务，而无需手动编写任何命令，该怎么办？
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2025年 10月 20日

实现大规模 AI 驱动的分子动力学模拟

分子动力学（MD）模拟是计算化学与材料科学中的重要工具，在微观层面研究化学反应、材料性质以及生物相互作用方面发挥着关键作用。然而，
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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 15日

通过 NVIDIA Jetson AGX Thor 实现 7 倍生成式 AI 性能，解锁更快速、更智能的边缘模型

NVIDIA 软件生态系统的一大显著优势在于其持续优化的承诺。今年 8 月，NVIDIA 发布了 Jetson AGX Thor，
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2025年 10月 14日

借助 NVIDIA Parabricks 提高变体识别准确性

NVIDIA Parabricks 是一款专为数据科学家和生物信息学家设计的可扩展基因组学软件套件，专注于基因数据的二级分析。
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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 7日

使用 NVIDIA TensorRT Model Optimizer 剪枝和蒸 LLM

大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）任务，如代码生成、推理和数学计算等方面，展现出卓越的性能，树立了新的标杆。然而，
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2025年 10月 2日

NVIDIA AI Red 团队的实用 LLM 安全建议

近年来，NVIDIA AI 红队（AIRT）已对多款在投产前的支持 AI 的系统进行了潜在漏洞和安全风险评估。
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2025年 9月 30日

id Software 在 DOOM：黑暗时代中采用神经渲染和路径追踪技术的揭秘

《毁灭战士：黑暗时代》（DOOM: The Dark Ages）通过集成 RTX 神经渲染与路径追踪技术，
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2025年 9月 29日

使用 OpenUSD 强化机器人开发的 3 种简单方法

随着对机器人技术需求的持续增长，人们对高精度物理仿真的需求也达到了前所未有的高度。通用场景描述（OpenUSD）正成为推动这一变革的关键力量，
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2025年 9月 29日

利用 NVIDIA Run:ai 和 NVIDIA Dynamo 进行快速高效 LLM 推理的智能多节点调度

大语言模型的复杂性呈指数级增长，带来了诸多挑战，例如模型规模超出单个 GPU 的承载能力、对高吞吐量与低延迟工作负载的需求，
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2025年 9月 29日

释放 GPU 性能：CUDA 中的全局内存访问

管理内存是编写 GPU 内核时影响性能的关键因素之一。本文将为您介绍全局内存及其对性能影响的重要知识。 CUDA 设备上存在多种类型的显存，
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2025年 9月 25日

使用 CUDA-X 数据科学加速 GPU 模型训练的方法

在之前关于 AI 在制造和运营中应用的博文中，我们探讨了供应链所面临的独特数据挑战，并介绍了智能特征工程如何显著提升模型性能。
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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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