AI agent

2025年 3月 3日

衡量 AI Guardrails 在生成式 AI 應用中的有效性和性能

保護 AI 智能體和其他對話式 AI 應用，以確保安全、品牌和可靠的行為，這對企業至關重要。
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2025年 2月 28日

使用 DeepSeek-R1 NIM 構建具有專家推理功能的 AI 智能體

AI 智能體 正在通過實現流程自動化、優化決策制定和簡化操作來改變業務運營。其有效性取決于專家推理，從而實現更明智的規劃和高效執行。
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2025年 2月 26日

圖像和視頻理解的視覺語言模型提示工程實踐指南

視覺語言模型 (VLMs) 正在以極快的速度發展。2020 年，首批 VLMs 通過使用視覺編碼器將視覺理解引入大語言模型 (LLMs) ，
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2025年 2月 26日

在 NVIDIA GPU 上訓練的 Microsoft Phi SLM 的多模態最新進展

大語言模型（LLMs）已滲透到各行各業，并改變了技術潛力。但是，由于規模龐大，它們對于許多公司目前面臨的資源限制來說并不切實際。
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2025年 2月 25日

基于 Marco 多 AI 智能體框架的可配置圖形任務求解在芯片設計中的應用

芯片和硬件設計因其復雜性和先進的技術而面臨眾多挑戰。這些挑戰導致在合成、驗證、物理設計和可靠性循環期間優化性能、功耗、
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2025年 2月 13日

使用 DeepSeek-R1 和推理時間縮放實現自動化 GPU 內核生成

隨著 AI 模型擴展其功能以解決更復雜的挑戰，一種稱為“ 測試時擴展 ”或“ 推理時擴展 ”的新擴展法則正在出現。
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2025年 1月 21日

構建 AI 銷售助理的經驗教訓

在 NVIDIA，銷售運營團隊為銷售團隊提供將先進的硬件和軟件推向市場所需的工具和資源。
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2025年 1月 16日

如何使用 NVIDIA NeMo Guardrails 為客戶服務保護 AI 智能體

AI 代理為 企業擴展和提升客戶服務以及支持交互提供了重要機會。這些客服人員可自動處理日常查詢并縮短響應時間，從而提高效率和客戶滿意度，
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2025年 1月 6日

Llama Nemotron 模型提升智能體 AI 工作流的準確性和效率

Agentic AI 是新一波生成式 AI 浪潮，是一種范式轉變，通過使 AI 系統能夠自主行動并實現復雜的目標，具有變革行業的潛力。
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2024年 12月 16日

借助 WebAssembly 實現沙箱 Agentic AI 工作流

代理 AI 工作流通常 涉及執行由 大語言模型 (LLM) 生成的代碼，以執行創建數據可視化等任務。但是，此代碼應在安全環境中清理和執行，
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2024年 11月 22日

借助 2D 和 3D 數字人虛擬形象擴展 AI 智能體界面選項

在與 生成式 AI 應用程序交互時，用戶有多種通信選項 – 文本、語音或通過數字化的虛擬形象。
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2024年 11月 21日

使用 NVIDIA NIM 構建您的人工在環 AI 智能體首秀

由 大語言模型（LLMs） 提供支持的 AI 智能體 可幫助組織簡化和減少手動工作負載。這些智能體使用多層迭代推理來分析問題、設計解決方案，
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2024年 9月 17日

AI 智能體與 OODA 循環策略合力優化數據中心運營效率

對于任何數據中心來說，操作大型、復雜的 GPU 集群都不是件容易的事情！這其中存在著巨大的復雜性。在加速計算數據中心，冷卻、電源、網絡，
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2024年 8月 7日

利用 NVIDIA NIM 微服務和 LangChain 構建智能代理系統

NVIDIA NIM 是 NVIDIA AI Enterprise 的一部分，現在支持對 Llama 3.1 等模型進行工具調用。
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2024年 7月 29日

使用 NVIDIA NIM 和 NVIDIA VIA 微服務構建 VLM 驅動的視覺 AI 代理

傳統的視頻分析應用程序及其開發工作流通常基于固定功能且受限的模型構建，這些模型旨在僅檢測和識別一組選定的預定義對象。 借助生成式 AI、
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