頭條新聞 – NVIDIA 技術博客
閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。
Mon, 28 Apr 2025 04:35:36 +0000
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人工智能激勵藝術家和企業家重塑創作方式
Mon, 21 Apr 2025 06:12:36 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13628
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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。 Alexander Reben 是全球領先的 AI 優先藝術家之一，他在職業生涯中將 AI 融入到不同的藝術媒介中。 他目前的工作是探索 AI 和 robotics 技術，以及如何將這兩項先進技術相結合，從而創造出新穎的藝術。 Reben 在 NVIDIA GTC 2025 的小組討論中表示：“我一直將 2025 年稱為將藝術融入生活，將事物變為現實的一年。“如今，借助 AI 和機器人技術，想象事物與在現實生活中呈現事物之間的距離大大縮短。” 4 月 21 日是 World Creativity and Innovation Day ，一項聯合國發起的倡議，旨在慶祝各種發明和創造力，以及它們在解決和表達人類發展方面發揮的關鍵作用。
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13628
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AI 生成的熱圖可保護老年人及其隱私
Wed, 16 Apr 2025 05:08:34 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13563
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到 2030 年，超過五分之一的美國人將年滿 65 歲，成為美國有史以來最大的老年人群體。 位于硅谷的初創公司 Butlr 開發了一個 AI 平臺，旨在保護老年人的安全，同時保護他們的隱私。 他們基于 AI 的平臺使用神經網絡來解釋不同的溫度數據，這些數據由戰略性地放置在老年人護理設施中的傳感器獲取。 然后，該模型會創建人員的實時紅外圖像，這些圖像雖然基本沒有特征且模糊不清，但足夠詳細，可以幫助老年人護理機構的助手密切關注患者。 “我們要做的是利用邊緣溫度數據來拯救生命，利用智能來保護個人信息的隱私，”Butlr 首席執行官兼聯合創始人 Honghao Deng 說。 Butlr 設計其 AI 解決方案的目的是與老年人護理助手合作，而不是取代他們。 該模型可以檢測患者是否跌倒或躺在床上太長時間，并在發現緊急情況時自動提醒護理人員。此外，
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13563
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NVIDIA Llama Nemotron 超開放模型實現突破性的推理準確性
Tue, 15 Apr 2025 05:31:17 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13575
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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。 NVIDIA 最新推出的 Llama Nemotron Ultra 推理模型在智能和編碼基準測試中提供了領先的開源模型準確性，同時提高了計算效率。您可以在 Hugging Face 上找到模型、權重和訓練數據，以便將 AI 應用于從研究助理、編碼助手到自動化工作流的各種工作中。 Llama Nemotron Ultra 正在重新定義 AI 在科學推理、編碼和數學基準測試中可以實現的目標。該模型針對復雜推理、人類匹配聊天、 檢索增強生成 (RAG) 和工具使用進行了后訓練，專為滿足現實世界企業的需求 (從 copilot 和知識助手到自動化工作流程) 而構建，具有高影響力 AI 所需的深度和靈活性。 Llama Nemotron Ultra 基于…
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AI 利用標準 MRI 掃描提高帕金森病檢測能力
Fri, 11 Apr 2025 06:00:03 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13587
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要想準確診斷帕金森癥，只需簡單的腦部掃描就可以了，這要歸功于 AI 驅動的新工具。這一進步可以幫助醫生加快檢測和治療速度，為患者提供所需的護理，并改善他們的生活質量。 該機器學習模型由來自佛羅里達大學 (University of Florida) 和頂級醫療中心的團隊開發，可分析 MRI 掃描結果，以區分帕金森癥、多發性系統衰竭 (MSA) 和漸進性上核性麻痹 (PSP) 。這些情況在腦部掃描的早期階段通常看起來很相似，導致診斷變得復雜，并導致治療延遲。 研究報告的資深作者、Parkinson’s Foundation 的醫療顧問兼佛羅里達大學醫學中心 Fixel 研究所所長 Michael S. Okun 表示：“這種基于 AI 的技術已經在朝著更實用、更令人興奮的方向發展。“醫生們經常訂購腦部 MRI 掃描，作為定期檢查潛在神經退行性疾病的一部分。AI 有可能改變這種情況，
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人工智能創造更綠色的未來：我們掌握其力量
Tue, 08 Apr 2025 05:59:15 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13620
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AI 能否引導我們邁向更加可持續的未來，還是會加劇全球能源和氣候挑戰？ 這一關鍵問題最近在 NVIDIA GTC 2025 上向哥倫比亞大學、德勤和威爾遜中心的可持續發展和 AI 專家小組提出。 在由 NVIDIA 企業可持續發展高級總監 Josh Parker 主持的擠滿了人的房間里，討論探討了 AI 的迅猛發展及其幫助或阻礙氣候減緩工作的潛力。 一個備受全球關注的問題是，AI 技術的爆炸式增長以及數據存儲、計算能力和低延遲處理的巨大能源需求是否正在推動不可持續的功耗，尤其是在這些技術不斷擴展的情況下。 雖然 AI 已經在改變醫療健康和金融等行業，但它也通過語音助手 (Siri 或 Alexa) 、推薦系統 (Netflix 或 Spotify) 和基于云的服務 (Google Cloud 和 AWS) 等工具牢固地嵌入到人們的日常生活中。
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初創公司利用人工智能改善孕產期和新生兒護理服務
Mon, 07 Apr 2025 06:35:51 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13524
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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。 4 月 7 日是“ 世界衛生日 ”，今年的活動重點是提高人們對努力消除可預防的孕產期和新生兒死亡的認識。 為女性和嬰兒提供更好的護理服務是一項至關重要的社會責任，從巴黎到舊金山以及介于兩者之間的任何地方的初創公司都認為 AI 可以幫助解決這一挑戰。 兩家成立于 2022 年的初創公司 (總部相距半個世界) 已開始推出 AI 解決方案，以改善女性和孕期母親的醫療保健服務。 總部位于巴黎的 BrightHeart 由兩位兒科心臟病專家創立，該公司將 AI 與醫生辦公室常見的超聲波設備相集成，支持對胎兒超聲波進行更全面、更準確的分析。 這家初創公司的平臺剛剛獲得 FDA 批準，該平臺有助于識別常規超聲波檢查經常漏掉的產前心臟缺陷。 大約 1%
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NVIDIA Blackwell 在 MLPerf Inference v5.0 中實現巨大的性能飛躍
Wed, 02 Apr 2025 05:32:46 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13408
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在不斷增長的模型大小、實時延遲要求以及最近的 AI 推理的推動下， 大語言模型 (LLM) 推理的計算需求正在快速增長。與此同時，隨著 AI 采用率的增長， AI 工廠 能否為盡可能多的用戶提供服務，同時保持良好的每位用戶體驗，是更大限度地提高其價值的關鍵。要在最新模型上實現高推理吞吐量和低推理延遲，需要在涵蓋芯片、網絡系統和軟件的整個技術堆棧中表現出色。 MLPerf Inference v5.0 是長期運行的基準套件中的最新版本，可測量一系列不同模型和用例的推理吞吐量。于 2019 年首次推出的 MLPerf Inference 不斷更新新的模型和場景，以確保它仍然是衡量 AI 計算平臺推理性能的有用工具。 本輪測試新增三個新的基準測試： 這些新基準測試加入了涵蓋各種模型和用例的眾多返回基準測試：ResNet-50、RetinaNet、3D U-Net、DLRMv2、
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R2D2：利用 NVIDIA 研究中心的新型工作流和 AI 基礎模型，提升機器人的移動和全身控制能力
Thu, 27 Mar 2025 05:47:44 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13416
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歡迎閱讀首期“NVIDIA 機器人研究與開發摘要（R²D²）”。此技術博客系列將讓開發者和研究人員更深入地了解 NVIDIA 各個研究實驗室在物理 AI 和機器人領域的最新研究突破。 開發強大的機器人面臨著諸多重大挑戰，例如： 我們通過在自身平臺上經過驗證的先進研究來應對這些挑戰。我們的方法將前沿研究與工程工作流相結合，并在我們的 AI 和機器人平臺（包括 NVIDIA Omniverse、Cosmos、Isaac Sim 和 Isaac Lab）上進行測試。最終生成的模型、策略和數據集可作為研究人員和開發者社區的可定制參考，以適應特定的機器人開發需求。我們期待分享我們的研究成果，共同構建機器人技術的未來。 在本期 R²D² 中，您將了解以下機器人移動及全身控制的工作流及模型，以及它們如何應對機器人導航、移動和控制方面的關鍵挑戰：
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部署 NVIDIA AI Blueprint 實現成本高效的大語言模型路由
Wed, 26 Mar 2025 05:59:02 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13419
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自 2022 年 11 月 ChatGPT 發布以來， 大語言模型 (LLMs) 的能力激增，可用模型數量呈指數級增長。隨著此次擴展，LLMs 在成本、性能和專業領域的差異很大。例如，小型通用模型可以高效處理文本摘要等簡單任務。相比之下，代碼生成等復雜操作可受益于具有高級推理能力和擴展測試時計算的大型模型。 對于 AI 開發者和 MLOps 團隊而言，挑戰在于為每個提示選擇合適的模型 – 平衡準確性、性能和成本。一個一刀切的方法效率低下，導致不必要的支出或結果欠佳。 為了解決這個問題，適用于 LLM 路由器的 NVIDIA AI Blueprint 為多 LLM 路由提供了一個經過成本優化的加速框架。它無縫集成了 NVIDIA 工具和工作流，可將提示動態路由到最合適的 LLM，為企業級 LLM 運營提供強大的基礎。 LLM 路由器的主要特性包括：
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AI 推理時代的 NVIDIA Blackwell Ultra
Wed, 19 Mar 2025 08:34:58 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13254
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多年來，AI 的進步一直通過預訓練擴展遵循清晰的軌跡：更大的模型、更多的數據和更豐富的計算資源帶來了突破性的功能。在過去 5 年中，預訓練擴展使計算需求以驚人的速度增加了 50M 倍。但是，構建更智能的系統不再只是預訓練更大的模型。相反，它是關于改進它們并讓它們思考。 通過將 AI 模型優化為專門任務，后訓練擴展可改進模型，以提供更多對話式響應。使用特定領域的合成數據調整模型，可增強其理解細微上下文并提供準確輸出的能力。合成數據生成作為訓練模型的可用內容沒有上限，這意味著在后訓練擴展中需要大量計算資源。 現在，一種增強智能的新 縮放定律 已經出現：測試時縮放（test-time scaling）。 測試時擴展也稱為 長思考 ，可在 AI 推理過程中動態增加計算量，從而實現更深入的推理。AI 推理模型不僅能一次性生成答案，還能積極思考、權衡多種可能性，并實時優化答案。
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人形機器人學習的合成運動生成管道構建
Tue, 18 Mar 2025 08:09:16 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=12587
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通用人形機器人需要能夠快速適應現有的以人類為中心的城市和工業工作空間，處理繁瑣、重復或體力要求高的任務。這些移動機器人經過設計，能在以人類為中心的環境中有出色的表現，從工廠車間到醫療醫療機構，它們的價值日益凸顯。 模仿學習是機器人學習的一個子集，它能讓人形機器人通過觀察和模仿人類專家的示范來獲取新技能，這些演示可以來自遠程操作演示中的人類真實視頻，也可以來自仿真數據。模仿學習使用已標記的數據集，有利于在難以編程定義的不同環境中教授機器人復雜動作。 雖然錄制演示可能比指定獎勵策略更簡單，但創建完美的演示可能具有挑戰性，并且機器人可能難以應對一些未曾預見的情況。在真實世界中收集廣泛、高質量的數據集既繁瑣又耗時，而且成本往往高得令人卻步。但是，從物理精確的仿真環境中生成的合成數據，有助于加快數據收集過程。 用于合成運動生成的 NVIDIA Isaac GR00T…
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隆重推出 NVIDIA Dynamo：用于擴展推理AI模型的低延遲分布式推理框架
Tue, 18 Mar 2025 05:47:45 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13330
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NVIDIA 今天在 GTC 2025 宣布發布 NVIDIA Dynamo 。NVIDIA Dynamo 是一個高吞吐量、低延遲的開源推理服務框架，用于在大規模分布式環境中部署生成式 AI 和推理模型。在 NVIDIA Blackwell 上運行開源 DeepSeek-R1 模型時，該框架最多可將請求數量提升 30 倍。NVIDIA Dynamo 與 PyTorch、SGLang 等開源工具兼容， NVIDIA TensorRT-LLM 和 vLLM，加入不斷擴大的推理工具社區，助力開發者和 AI 研究人員加速 AI。 NVIDIA Dynamo 引入了幾項關鍵創新，包括： 從今天開始，NVIDIA Dynamo 可供開發者在 ai-dynamo/dynamo GitHub 存儲庫中使用。對于希望縮短生產時間并獲得企業級安全性、支持和穩定性的企業，
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NVIDIA Blackwell 實現世界紀錄的 DeepSeek-R1 推理性能
Tue, 18 Mar 2025 05:30:54 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13327
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NVIDIA 在 NVIDIA GTC 2025 上宣布了創下世界紀錄的 DeepSeek-R1 推理性能 。 搭載 8 個 NVIDIA Blackwell GPU 的單個 NVIDIA DGX 系統 ，在具有 671 億個參數的先進大型 DeepSeek-R1 模型上，每個用戶每秒可實現超過 250 個 token，或每秒超過 30,000 個 token 的最大吞吐量。得益于 NVIDIA 開放生態系統的推理開發者工具的改進 (現已針對 NVIDIA Blackwell 架構進行優化) ，這些性能頻譜兩端的快速性能提升得以實現。 隨著 NVIDIA 平臺不斷突破最新 NVIDIA Blackwell Ultra GPU 和 NVIDIA Blackwell GPU 的推理極限，這些性能記錄將會得到改善。 單個 DGX B200 8-GPU 系統和單個 DGX…
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構建人形機器人學習的合成運動生成流程
Tue, 18 Mar 2025 05:10:29 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13317
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通用人形機器人需要能夠快速適應現有的以人類為中心的城市和工業工作空間，處理繁瑣、重復或體力要求高的任務。這些移動機器人經過設計，能在以人類為中心的環境中有出色的表現，從工廠車間到醫療醫療機構，它們的價值日益凸顯。 模仿學習是機器人學習的一個子集，它能讓人形機器人通過觀察和模仿人類專家的示范來獲取新技能，這些演示可以來自遠程操作演示中的人類真實視頻，也可以來自仿真數據。模仿學習使用已標記的數據集，有利于在難以編程定義的不同環境中教授機器人復雜動作。 雖然錄制演示可能比指定獎勵策略更簡單，但創建完美的演示可能具有挑戰性，并且機器人可能難以應對一些未曾預見的情況。在真實世界中收集廣泛、高質量的數據集既繁瑣又耗時，而且成本往往高得令人卻步。但是，從物理精確的仿真環境中生成的合成數據，有助于加快數據收集過程。 用于合成運動生成的 NVIDIA Isaac GR00T…
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加速通用人形機器人的開發：NVIDIA Isaac GR00T N1
Tue, 18 Mar 2025 04:57:31 +0000
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=13314
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人形機器人需要能夠適應人類工作空間，處理重復性或高強度任務。然而，為真實世界的任務和不可預測的環境創建通用人形機器人是一項挑戰。通常來說，這些任務中的每一個都需要一個專用的 AI 模型。由于需要大量特定于任務的數據、高昂的計算成本，且模型的泛化能力有限，針對每一個新的任務和環境，從零開始訓練這些模型是一個非常繁瑣的過程。 NVIDIA Isaac GR00T 通過提供開源的 SimReady 數據、仿真框架（如 NVIDIA Isaac Sim 和 Isaac Lab）、合成數據藍圖和預訓練基礎模型，能夠幫助解決這些挑戰并加速通用人形機器人的開發。 NVIDIA Isaac GR00T N1 的特點和優勢 NVIDIA Isaac GR00T N1 是世界上首個用于通用人形機器人推理和技能的開源基礎模型。這個跨實體模型接受包括語言和圖像在內的多模態輸入，
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