NVIDIA 技术博客

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2026年 5月 19日

NVIDIA 认证的智能体技能为 AI 智能体提供能力治理

自主 AI 智能体的能力正不断增强。开放模型、模型上下文协议（MCP）连接的工具以及可移植技能，使得智能体更易于扩展。然而，
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2026年 5月 19日

掌握代理式技术：AI 智能体评估

评估AI模型与评估AI智能体密切相关，但两者回答的问题截然不同。模型基准测试衡量的是基础模型的能力，例如理解语言、
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2026年 5月 14日

NVIDIA Vera Rubin 平台如何解决代理式 AI 的纵向扩展问题

代理式推理通过引入非确定性轨迹（即AI智能体在执行任务时生成的动作、观察结果和决策），从根本上改变了推理工作负载的运行时特性。
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2026年 5月 13日

借助 AI 智能体和技能，将视频转化为即时搜索、可操作的智能

在当今数据驱动的世界中，组织对视频的依赖日益增加，用以捕捉关键信息。然而，从海量视频片段中实时提取有意义的洞察仍是一大挑战。
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2026年 5月 13日

用于新型材料纳米级成像 (XANI) 的加速 X 射线分析

大规模 X 射线自由电子激光 (XFEL) 能够追踪新型系统中的结构和电子动力学，包括聚变材料、半导体、电池和催化剂。
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2026年 5月 12日

如何在 AI 模型服务中消除管道摩擦

从训练好的AI模型到投入生产的路径本应顺畅，但实际情况往往并非如此。许多团队花费数周时间对模型进行微调，
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2026年 5月 11日

隆重推出 NVIDIA Fleet Intelligence，实现实时 GPU 车队可视化和优化

大型 GPU 集群的计算能力带来了前所未有的创新机会，并在创纪录的时间内为客户提供价值。然而，这些进步带来了各种挑战。在规模化方面，
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2026年 5月 8日

借助受语法限制的解码，改进小语言模型中的 Bash 生成

Bash 是面向 AI 智能体的最灵活、最强大的接口之一。在正确的系统中，发出 、、 或 shell 工作流的模型正在生成可执行动作，
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增强现实/虚拟现实

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2026年 3月 31日

借助 NVIDIA CloudXR 6.0 将高保真空间计算内容串流到任何设备

空间计算正在从可视化转向主动协作，这增加了对 XR 硬件的 GPU 需求，以实时渲染逼真、物理精准、高保真的空间内容。与此同时，
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2026年 3月 31日

使用 NVIDIA CloudXR.js 构建和流式传输基于浏览器的 XR 体验

为企业用户提供高保真 VR 和 AR 体验通常需要本地应用开发、自定义设备管理和复杂的部署流程。现在，
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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 5月 18日

聚焦：Perfect Corp. 利用 NVIDIA TensorRT 和 NVENC 实现个性化的数字化美妆体验

增强现实 (AR) 和 AI 通过提供从虚拟试用到 AI 驱动的造型推荐等超个性化体验，正在彻底改变美妆和时尚行业。
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2025年 5月 6日

借助 NVIDIA RTX PRO Blackwell 台式机 GPU 实现 Rivian 新一代XR 设计

对于不断突破 XR 界限的专业人士而言，打造身临其境的高保真体验始终充满挑战。在渲染大型数据集和驱动最新的超高分辨率高级 XR 头显设备时，
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2025年 3月 5日

借助 NVIDIA Omniverse 将 AR 体验串流到 Apple iPad

最近在 MWC 巴塞罗那宣布 ，开发者现在可以将使用 NVIDIA Omniverse 构建的增强现实（AR）体验流式传输到 Apple…
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2025年 2月 24日

在 NVIDIA 视频编解码器 SDK 13.0 中使用 MV-HEVC 启用立体和 3D 视图

NVIDIA 宣布在最新的 NVIDIA 视频编解码器 SDK 版本 13.0 中实施多视图高效视频编码 (MV-HEVC) 编码器。
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2025年 1月 6日

利用 NVIDIA Omniverse 空间流，在 XR 中体验数字孪生技术

空间计算 体验正在转变我们与数据的交互方式，通过 扩展现实 (XR) 和 数字孪生 等技术连接物理和数字世界。
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数据科学

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2026年 5月 7日

模型量化：使用 NVIDIA Model Optimizer 进行后训练量化

模型量化是一种有效的方法，可减少显存占用并提升消费级设备（如 NVIDIA GeForce RTX GPU）上的推理性能。
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2026年 5月 7日

借助 NCCL Inspector 和 Prometheus 实现实时性能监控和快速调试

分布式深度学习依赖于 NVIDIA 集合通信库（NCCL） 实现快速可靠的 GPU 间通信。当训练速度变慢时，
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2026年 4月 30日

使用 AI 智能体自动翻译 GPU 内核：将 cuTile Python 转换为 cuTile.jl

NVIDIA CUDA Tile（cuTile）是一种基于图块的编程模型，可让开发者以图块为单位进行操作（如加载、存储和矩阵乘积累加），
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2026年 4月 28日

在 NVIDIA BioNeMo 中使用上下文并行性扩展生物分子建模

几十年来，计算生物学一直在简化主义妥协下运作。为了将复杂的生物系统整合到单个 GPU 的有限内存中，
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2026年 4月 28日

全天候模拟循环：代理式 AI 如何保持地下工程的移动

地下行业正处于数字化发展的关键时刻。几十年来，挖掘油藏潜力一直依赖于执行必要且耗时的手动工作流程的专家。 随着数据复杂性的增加，
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2026年 4月 24日

使用 NVIDIA FLARE 在无重构开销的情况下进行联合学习

联邦学习 (FL) 不再是研究的好奇心，而是对棘手限制的实际回应：最有价值的数据通常是最不可动的数据。监管边界、
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2026年 4月 23日

使用生成式 AI 辅助编码在 Kaggle 比赛中获胜

2026 年 3 月，三个 LLM 智能体生成了超过 60 万行代码，运行了 850 个实验，
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2026年 4月 20日

使用端到端 FP8 精度运行高吞吐量强化学习训练

随着 LLM 从简单的文本生成过渡到复杂的推理，强化学习 (RL) 发挥着核心作用。群相对策略优化 (GRPO) 等算法为这种转变提供动力，
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