聚焦

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。
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2025年 4月 11日

NVIDIA 借助 NVIDIA DGX SuperPOD 加快 AI 工廠建設速度

在日本一個秘密地點的洞穴狀房間里，一場數字革命正在展開。服務器機架像巨人一樣立著，它們的光滑框架由數千條電纜連接，充滿了潛力。 直到去年，
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2025年 4月 9日

斯坦福大學實驗室借助 NVIDIA DGX 云加速 RNA 折疊研究

斯坦福大學的 Das Lab 正在通過一種利用社區參與和加速計算的獨特方法，徹底改變 RNA 折疊研究。在 NVIDIA DGX 云 通過…
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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 25日

借助 SES AI 的 NVIDIA 驅動的電動汽車創新技術，加速運輸業的未來發展

電動汽車 (EV) 正在改變交通運輸方式，但成本、使用壽命和續航里程等挑戰仍然是廣泛采用電動汽車的障礙。這些挑戰的核心在于電池技術，
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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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2025年 2月 28日

聚焦：NAVER Place 利用 NVIDIA TensorRT-LLM 優化 SLM 基礎的垂直服務

NAVER 是一家韓國熱門搜索引擎公司，提供 Naver Place ，這是一項基于地理的服務，可提供有關韓國數百萬家企業和興趣點的詳細信息。
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2025年 2月 26日

借助適用于 LLM 的 NVIDIA NIM 微服務加速科學文獻審查

精心設計的系統審查通常是研究人員探索科學領域的第一步。對于剛剛接觸該領域的科學家，它提供了該領域的結構化概述。對于專家而言，
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2025年 2月 20日

聚焦：東京大學使用 NVIDIA Grace Hopper 進行開創性的節能地震研究

超級計算機是推動突破性發現的引擎。從預測極端天氣到推進疾病研究，以及設計更安全、更高效的基礎設施，這些機器可以模擬因規模、
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2025年 2月 11日

聚焦：BRLi 和 Toulouse INP 使用 NVIDIA PhysicsNeMo 開發基于 AI 的洪水模型

洪水對 15 億人構成了重大威脅，使其成為重大自然災害的最常見原因。洪水每年給全球帶來高達 25 億美元的經濟損失。
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2025年 1月 16日

借助 iGenius 和 NVIDIA DGX 云，繼續為主權 AI 和受監管行業預訓練先進的 LLM

近年來，大語言模型（LLMs）在推理、代碼生成、機器翻譯和摘要等領域取得了非凡的進步。然而，盡管基礎模型具有先進的功能，
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2024年 12月 19日

借助 Dell AI Factory 和 NVIDIA 加速電影制作

電影制作是一個復雜而復雜的過程，涉及藝術家、作家、視覺效果專業人員、技術人員和無數其他專家組成的多元化團隊。
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2024年 12月 5日

聚焦：Perplexity AI 利用 NVIDIA 推理棧每月服務 4 億個搜索請求

對 AI 賦能服務的需求持續快速增長，這給 IT 和基礎設施團隊帶來了越來越大的壓力。這些團隊的任務是配置必要的硬件和軟件來滿足這一需求，
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2024年 11月 22日

聚焦：TCS 利用 NVIDIA 生成式 AI 將汽車軟件測試速度提高 2 倍

生成式 AI 正在改變汽車行業的各個方面，包括軟件開發、測試、用戶體驗、個性化和安全性。隨著汽車行業從機械驅動轉向軟件驅動，
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2024年 11月 21日

聚焦：借助 AVEVA 動態模擬和 NVIDIA Raptor 推進自動駕駛操作

工業工程師正在利用人工智能構建先進的流程模擬解決方案，并加快能源、電力和化學行業實現完全自主運營的進程。
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2024年 11月 14日

探索采用自主 AI 和 NVIDIA 機密計算的超級協議案例

機密和自主的 AI 是一種新的 AI 開發、訓練和推理方法，其中用戶的數據是去中心化的、私有的，并由用戶自己控制。
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