Intermediate Technical

2025年 4月 29日

構建應用程序以安全使用 KV 緩存

在與基于 Transformer 的模型 (如 大語言模型 (LLM) 和 視覺語言模型 (VLM)) 交互時，輸入結構會塑造模型的輸出。
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2025年 4月 25日

R2D2：利用 NVIDIA 研究工作流程和模型提升靈巧機器人的適應性

如今，Robotic arms 用于組裝、包裝、檢查等更多應用領域。但是，它們仍然經過預編程，可以執行特定的、通常是重復性的任務。
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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 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 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 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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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 Fabric 的彈性以及網絡融合的重要性

高性能計算和深度學習工作負載對延遲極為敏感。數據包丟失會導致通信管道中的重傳或停頓，從而直接增加延遲并中斷 GPU 之間的同步。
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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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