在 NVIDIA 激动人心的又一年即将结束之际，是时候回顾 2023 年 NVIDIA 技术博客中最热门的案例了。
生成式 AI、大型语言模型 (LLM)、高性能计算 (HPC) 和机器人等领域的突破性研究和开发正在引领变革性 AI 解决方案的发展，并吸引了读者的兴趣。其他热门文章探讨了视频技术和视频会议领域的进步、增强用户体验以及 AI 安全方面的突破。
以下是 2023 年的部分亮点。
NVIDIA Omniverse 上的新生成式 AI 技术增强了虚拟环境中的 3D 素材创建。这些进步旨在使元宇宙中的虚拟世界创建更快、更轻松。
利用 NVIDIA Maxine 眼神交流功能，增强视频会议中的人际互动
NVIDIA Maxine 眼神交流技术利用 AI 实时调整您对摄像头的注视点，从而革新视频会议。它还能保持自然的眼睛颜色，并能适应不同的头部位置和注视点方向，从而打造更真实、更互联的虚拟交互。
NVIDIA TensorRT-LLM 强化 NVIDIA H100 GPU 上的大型语言模型推理性能
NVIDIA TensorRT-LLM 是 NVIDIA NeMo 框架的组件，专为增强 NVIDIA H100 GPU 上的 LLM 推理而设计。此开源库提供优化的处理，并支持多 GPU 和多节点设置，从而在生成式 AI 应用中实现 LLM 的高效可扩展部署。
深入了解 NVIDIA Grace Hopper Superchip 架构扩散模型使用 NVIDIA Jetson Orin Nano 开发者套件开发 AI 机器人、智能视觉系统等
新款 NVIDIA Jetson Orin Nano 开发者套件是一款用于开发 AI 机器人和智能视觉系统的强大工具。与上一代产品相比，它在 AI 性能方面实现了巨大提升，并且兼容所有 NVIDIA Jetson Orin Nano 和 NX 模块，用于对边缘 AI 产品进行原型设计。
NVIDIA Grace Hopper Superchip 架构深度解析扩散模型NVIDIA 实现值得信赖、安全可靠的大型语言模型对话系统
作为一个用于开发安全可靠的 LLM 对话系统的工具包，NeMo Guardrails 使开发者能够实施保持安全相关对话的规则。它与聊天 GPT 等 LLM 集成，基于 NVIDIA Colang 语言构建，并通过 NVIDIA AI Foundations 提供。
‘深入了解 NVIDIA Grace Hopper Superchip 架构大型语言模型简介：提示工程和 P-Tuning
此 LLM 简介涵盖提示工程和调优等关键技术。它讨论了 LLM 的功能、其在文本生成等 AI 应用中的作用，以及在各种场景中创建有效提示和优化性能的重要性。
NVIDIA Grace Hopper Superchip 架构深度解析扩散模型NVIDIA AI Red Team：简介
NVIDIA AI Red Team 详细介绍了从信息安全的角度评估和减轻 AI 和机器学习系统风险的方法。他们由安全专业人员和数据科学家组成，旨在识别和解决与技术漏洞、伤害和滥用场景以及 ML 系统中的其他安全挑战相关的风险。
深入了解 NVIDIA Grace-Hopper 超级芯片架构及 NVIDIA Grace CPU 超级芯片架构
深入了解 NVIDIA Grace CPU 超级芯片的架构和功能。Grace CPU 在计算密度和能效方面取得了重大进展，在内存带宽和数据移动效率方面表现出色，使其成为 HPC 和 AI 工作负载的重要驱动力。
深入了解 NVIDIA Grace Hopper Superchip 架构扩散模型借助 AV1 和 NVIDIA Ada Lovelace 架构提高视频质量和性能
使用 AV1 编解码器和 NVIDIA Ada Lovelace 架构提高视频质量和性能。此集成可增强视频编码和解码，提高压缩效率、质量和吞吐量，使其成为各种视频应用的理想选择。
深入了解 NVIDIA Grace Hopper Superchip 架构扩散模型NVIDIA TensorRT-LLM 强效助力基于 NVIDIA H100 GPU 的大型语言模型推理
TensorRT-LLM 由 TensorRT 深度学习编译器组成，包含优化的内核、预处理和后处理步骤，以及多 GPU/多节点通信基元，可在 NVIDIA GPU 上实现突破性性能。
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