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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

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

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。
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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。
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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。
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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，
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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，
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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。
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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。
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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

AI 利用標準 MRI 掃描提高帕金森病檢測能力

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，
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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 ，
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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…
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2025年 4月 9日

在 NVIDIA NeMo Guardrails 中使用 Cleanlab 可信語言模型防止 LLM 幻覺

隨著越來越多的企業將 Large Language Models (LLM) 集成到其應用中，他們面臨著一個嚴峻的挑戰：
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2025年 4月 9日

借助 Rafay 為企業 AI 工作負載提供 NVIDIA 加速計算

生成式 AI 在全球的應用推動了全球對加速計算硬件的巨大需求。在企業中，這加快了加速私有云基礎設施的部署。在地區層面，
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2025年 4月 8日

利用 AI 更好地了解海洋

人類對深空的了解比我們對地球最深的海洋的了解更多。但科學家計劃在 AI 的幫助下改變這種狀況。
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