生成式人工智能/大語言模型

2025年 4月 29日

NVIDIA NIM Operator 2.0 借助 NVIDIA NeMo 微服務支持提高 AI 部署效率

NVIDIA 的首個版本 NIM 運算符 簡化了推理工作流的部署和生命周期管理 NVIDIA NIM 微服務，減少 MLOps、
2 MIN READ
2025年 4月 29日

選擇您的第一個本地人工智能項目

AI 正迅速超越集中式云和數據中心，成為可直接部署在專業工作站上的強大工具。借助先進的硬件和優化的軟件，您可以在桌面上或隨時隨地構建、
2 MIN READ
2025年 4月 29日

構建應用程序以安全使用 KV 緩存

在與基于 Transformer 的模型 (如 大語言模型 (LLM) 和 視覺語言模型 (VLM)) 交互時，輸入結構會塑造模型的輸出。
2 MIN READ
2025年 4月 29日

聚焦：個人 AI 借助 NVIDIA Riva 為小企業主帶來 AI 接待員

星期二晚上 10 點，Sapochnick Law Firm (一家位于加利福尼亞州圣地亞哥的專業律師事務所) 的電話鈴響了。
2 MIN READ
2025年 4月 28日

借助代理式 AI 系統推進網絡安全運營

被動式 AI 時代已經過去。一個新時代正在開始，AI 不僅能做出響應，還能思考、計劃和行動。 大語言模型 (LLM) 的快速發展釋放了…
3 MIN READ
2025年 4月 23日

使用 NVIDIA NeMo 微服務，通過數據飛輪增強 AI 智能體

企業數據不斷變化。隨著時間的推移，這給保持 AI 系統的準確性帶來了重大挑戰。隨著企業組織越來越依賴 代理式 AI 系統 來優化業務流程，
4 MIN READ
2025年 4月 23日

聚焦：Qodo 借助 NVIDIA DGX 實現高效代碼搜索創新

大語言模型 (LLMs) 使 AI 工具能夠幫助您更快地編寫更多代碼，但隨著我們要求這些工具承擔越來越復雜的任務，其局限性變得顯而易見。
3 MIN READ
2025年 4月 21日

人工智能激勵藝術家和企業家重塑創作方式

AI 幾乎已成為創新的代名詞。隨著 AI 迅速進入世界舞臺，從藝術家到更傳統的工業發明家，各種創作者和問題解決者都在從中汲取靈感。
1 MIN READ
2025年 4月 21日

使用 NVIDIA TensorRT 優化基于 Transformer 的擴散模型以生成視頻

先進的圖像擴散模型需要數十秒才能處理單張圖像。這使得視頻擴散更具挑戰性，需要大量計算資源和高昂成本。
4 MIN READ
2025年 4月 16日

在大型語言模型時代，通過消息量化和流式傳輸實現高效的聯邦學習

聯邦學習 (Federated Learning, FL) 已成為一種在分布式數據源中訓練機器學習模型的有前景的方法，同時還能保護數據隱私。
2 MIN READ
2025年 4月 16日

宣布推出基于 CUDA 評估 LLM 的開源框架 ComputeEval

大語言模型 (LLMs) 正在徹底改變開發者的編碼方式和編碼學習方式。對于經驗豐富的或初級的開發者來說，
1 MIN READ
2025年 4月 15日

NVIDIA Llama Nemotron 超開放模型實現突破性的推理準確性

AI 不再只是生成文本或圖像，而是要針對商業、金融、客戶和醫療健康服務中的現實應用進行深度推理、詳細解決問題并實現強大的適應性。
2 MIN READ
2025年 4月 11日

使用 NVIDIA NIM 管理科學文獻中的生物研究成果

科學論文多種多樣，通常為同一實體使用不同的術語，使用不同的方法來研究生物現象，并在不同的上下文中展示研究結果。
2 MIN READ
2025年 4月 8日

使用先進的開放式 NVIDIA Llama Nemotron 推理模型構建企業 AI 智能體

此更新文章最初發布于 2025 年 3 月 18 日 。 企業組織正在采用 AI 智能體 來提高生產力并簡化運營。為了更大限度地發揮影響，
3 MIN READ
2025年 4月 7日

初創公司利用人工智能改善孕產期和新生兒護理服務

每年，全球有近 30 萬名女性死于因孕期或生產引起的并發癥。在出生后的第一個月內死亡的死產兒和嬰兒的數量每年超過近 400 萬。
1 MIN READ
2025年 4月 7日

使用合成數據評估和增強 RAG 工作流性能

隨著 大語言模型 (LLM) 在各種問答系統中的普及， 檢索增強生成 (RAG) 流程也成為焦點。
1 MIN READ