Christian Munley – NVIDIA 技術博客
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Wed, 26 Mar 2025 05:21:42 +0000
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使用 NVIDIA AgentIQ 開源工具包改進 AI 代碼生成
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/improve-ai-code-generation-using-nvidia-agentiq-open-source-toolkit/
Tue, 18 Mar 2025 05:17:03 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13320
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隨著 NVIDIA AgentIQ (用于連接和優化 AI 智能體團隊的開源庫) 的發布，開發者、專業人士和研究人員可以創建自己的代理式 AI 應用。本教程通過 AI 代碼生成示例，向您展示如何在 AgentIQ 中開發應用。我們將使用 LangGraph 和推理模型構建測試驅動的編碼代理，以擴展測試時計算。 在預訓練、后訓練和推理中， Scaling laws 正在推動更智能的 AI 系統的發展。 大語言模型 (LLMs) 的大規模預訓練提供了令人印象深刻的結果，但進一步擴展具有挑戰性。 自主 AI 智能體 和測試時計算方法 (例如 Deepseek-R1 使用的方法) 通過擴展后訓練和推理計算提供了顯著的改進。在為邏輯、數學或編碼等復雜任務構建 agentic 工作流時，這一點勢在必行。 這些新穎的擴展方法更易于與 AgentIQ 結合使用，因為組織可以更好地設計、測試、
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借助 NVIDIA NIM 和 NVIDIA cuVS 加速 Oracle 數據庫生成式 AI 工作負載
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/accelerating-oracle-database-gen-ai-workloads-with-nvidia-nim-and-nvidia-cuvs/
Tue, 17 Sep 2024 07:17:25 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=11236
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全球絕大多數數據仍未得到充分利用，企業希望通過創建新一波生成式AI應用程序來從這些數據中創造價值，從而產生變革性的業務影響。檢索增強生成（RAG）流程是其中的關鍵部分，使用戶能夠與大量數據對話，并將手冊、政策文檔等轉換為交互式生成式 AI 應用程序。 然而，企業在實施 RAG 流程時面臨一些常見挑戰。同時處理結構化和非結構化數據很難，而且處理和檢索數據需要大量計算。在 RAG 流程中構建隱私和安全性也很重要。 為了解決這一問題，NVIDIA 和 Oracle 攜手合作，展示了 RAG 工作流的多個部分如何利用 Oracle 云基礎設施（OCI）上的 NVIDIA 加速計算平臺。這項方法可以幫助企業更有效地利用結構化和非結構化數據，從而提高生成式 AI 輸出的質量和可靠性。 本文將深入探討最近在 Oracle CloudWorld 2024 上演示的 RAG 管道的每個組件：
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