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  • NVIDIA 技術博客

    最近

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    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，
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    2025年 4月 23日

    NVIDIA cuPyNumeric 25.03 現已完全開源，支持 PIP 和 HDF5

    NVIDIA cuPyNumeric 是一個庫，旨在為基于 Legate 框架構建的 NumPy 提供分布式和加速的插入式替換。
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    2025年 4月 23日

    利用 NVIDIA DesignWorks 實現實時 GPU 加速的高斯體渲染示例 vk_gaussian_splatting

    高斯射是一種渲染復雜 3D 場景的新穎方法，可將這些場景表示為 3D 空間中各向異性 Gaussians 的集合。
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    2025年 4月 23日

    NVIDIA Secure AI 正式發布

    隨著許多企業開始對其數據進行 AI 訓練或推理，需要保護數據和代碼，尤其是大語言模型 (LLMs) 。由于數據敏感性，
    1 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 17日

    在 NVIDIA OptiX 中使用協作向量實現神經渲染

    NVIDIA OptiX 9.0 的發布引入了一項名為 Cooperative Vectors 的新功能，
    4 MIN READ
    2025年 4月 17日

    頂級大師專業提示：使用 NVIDIA cuDF-pandas 進行特征工程，在 Kaggle 競賽中奪冠

    在處理表格數據時，特征工程仍然是提高模型準確性的最有效方法之一。與 NLP 和計算機視覺等神經網絡可以從原始輸入中提取豐富模式的領域不同，
    2 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

    使用 NVIDIA NIM 構建 AI 驅動的自動引用驗證工具

    引文的準確性對于保持學術和 AI 生成內容的完整性至關重要。當引用不準確或錯誤時，它們可能會誤導讀者并散布虛假信息。
    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，
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    增強現實/虛擬現實

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    2025年 3月 5日

    借助 NVIDIA Omniverse 將 AR 體驗串流到 Apple iPad

    最近在 MWC 巴塞羅那宣布 ，開發者現在可以將使用 NVIDIA Omniverse 構建的增強現實（AR）體驗流式傳輸到 Apple…
    1 MIN READ
    2025年 2月 24日

    在 NVIDIA 視頻編解碼器 SDK 13.0 中使用 MV-HEVC 啟用立體和 3D 視圖

    NVIDIA 宣布在最新的 NVIDIA 視頻編解碼器 SDK 版本 13.0 中實施多視圖高效視頻編碼 (MV-HEVC) 編碼器。
    2 MIN READ
    2025年 1月 6日

    利用 NVIDIA Omniverse 空間流，在 XR 中體驗數字孿生技術

    空間計算 體驗正在轉變我們與數據的交互方式，通過 擴展現實 (XR) 和 數字孿生 等技術連接物理和數字世界。
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    2024年 10月 24日

    利用 NVIDIA Morpheus 加速警報分流和 LLM 代理強化安全運營中心

    安全運營中心（SOC）分析師每天都會收到大量傳入的安全警報。為了確保其組織的持續安全，他們的任務是仔細檢查傳入的噪音，分揀出誤報，
    1 MIN READ
    2024年 10月 22日

    多代理 AI 和 GPU 驅動的聲音轉文本技術創新

    自動音頻字幕 (Automated Audio Captioning) 任務的核心是從音頻輸入中生成自然語言描述。鑒于輸入 (音頻) 和輸出…
    2 MIN READ
    2024年 10月 14日

    AI 驅動模擬和數字孿生技術助力手術機器人技術創新發展

    在手術室中集成機器人手術助手（RSAs）為外科醫生和患者的治療效果帶來了巨大的優勢。目前，
    1 MIN READ
    2024年 7月 29日

    利用 NVIDIA Omniverse 新開發者工具將生成式 AI 整合到 OpenUSD 工作流程

    在 SIGGRAPH 2024 大會上，NVIDIA 宣布推出基于 NVIDIA Omniverse 的新型生成式 AI 和基于…
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    2024年 6月 14日

    使用人工智能開發更小、更輕的擴展現實眼鏡

    如今的沉浸式擴展現實（XR）設備需要重型光學器件和顯示器用頭帶固定，這增加了體積并形成了社會障礙。在設想的未來，頭帶將不再是必要的。
    2 MIN READ
    2024年 6月 6日

    使用 NVIDIA RTX Video SDK 增強低分辨率 SDR 視頻

    NVIDIA RTX 視頻是 AI 視頻增強功能的集合，可改善低質量視頻的視覺質量。 NVIDIA RTX 視頻最初作為驅動 API 發布，
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    2024年 4月 25日

    廣播行業的突破：NVIDIA Holoscan for Media 現已上市，并將通過簡化 AI 集成來深入改變直播媒體

    該軟件定義平臺幫助全球廣播和流媒體領域的開發者實現 AI 賦能的媒體解決方案。 無論是提供體育直播節目、流媒體服務、網絡廣播還是社交平臺內容，
    1 MIN READ
    2024年 4月 18日

    借助 NVIDIA NeMo Parakeet ASR 模型突破語音識別的界限

    NVIDIA NeMo Parakeet 是一個端到端平臺，用于在任何地方（任何云端和本地）大規模開發多模態生成式 AI 模型，
    2 MIN READ
    2024年 3月 1日

    通過線下實踐學習，充分利用 NVIDIA GTC 2024

    我們很高興能在圣何塞會議中心參加今年的 GTC 大會，與數千名開發者、行業領導者、研究人員和合作伙伴共襄盛會。通過親自參加 GTC，
    1 MIN READ

    數據科學

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    2025年 4月 23日

    NVIDIA cuPyNumeric 25.03 現已完全開源，支持 PIP 和 HDF5

    NVIDIA cuPyNumeric 是一個庫，旨在為基于 Legate 框架構建的 NumPy 提供分布式和加速的插入式替換。
    2 MIN READ
    2025年 4月 17日

    頂級大師專業提示：使用 NVIDIA cuDF-pandas 進行特征工程，在 Kaggle 競賽中奪冠

    在處理表格數據時，特征工程仍然是提高模型準確性的最有效方法之一。與 NLP 和計算機視覺等神經網絡可以從原始輸入中提取豐富模式的領域不同，
    2 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 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。
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    2025年 4月 11日

    借助 NVIDIA FLARE 和 Meta ExecuTorch，在移動設備上輕松進行聯邦學習

    NVIDIA 和 Meta 的 PyTorch 團隊宣布開展突破性合作，通過集成 NVIDIA FLARE 和 ExecuTorch ，
    3 MIN READ
    2025年 4月 10日

    高效擴展 Polars 的 GPU Parquet 讀取器

    在處理大型數據集時，數據處理工具的性能變得至關重要。 Polars 是一個以速度和效率聞名的開源數據操作庫，提供由 cuDF 驅動的 GPU…
    2 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。
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    2025年 4月 3日

    使用 GPU 加速 Apache Spark 上的 Apache Parquet 掃描

    隨著各行各業企業的數據規模不斷增長， Apache Parquet 已成為一種重要的數據存儲格式。
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    2025年 3月 26日

    聚焦：Tomorrow.io 借助 NVIDIA AI 改變全球天氣恢復能力

    從指導日常運營的超本地化預測，到啟發新氣候見解的行星級模型，世界正在進入天氣和氣候適應能力的新前沿。
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    2025年 3月 26日

    使用 PyG 和圖形數據庫通過 GraphRAG 提高問答準確性

    大語言模型（LLMs）在處理特定領域的問題時往往難以保證準確性，尤其是那些需要多跳推理或訪問專有數據的問題。
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    2025年 3月 25日

    聚焦：AXA 借助 NVIDIA Earth-2 探索 AI 驅動的颶風風險評估

    大型集成對于預測僅通過歷史數據無法完全理解的罕見、高影響事件至關重要。通過模擬數千個潛在場景，它們提供了必要的統計深度，以評估風險、
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