NeMo

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 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

使用先進的開放式 NVIDIA Llama Nemotron 推理模型構建企業 AI 智能體

此更新文章最初發布于 2025 年 3 月 18 日 。 企業組織正在采用 AI 智能體 來提高生產力并簡化運營。為了更大限度地發揮影響，
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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 18日

使用 NVIDIA NeMo 微服務和數據飛輪實現 AI 智能體性能最大化

隨著 代理式 AI 系統 的發展并成為優化業務流程的關鍵，開發者必須定期更新這些系統，以適應不斷變化的業務和用戶需求。
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2025年 3月 18日

使用先進的開放式 NVIDIA Llama Nemotron 推理模型構建企業級 AI 智能體

企業組織正在采用 AI 智能體 來提高生產力并簡化運營。為了更大限度地發揮影響，這些智能體需要強大的推理能力來解決復雜的問題，發現隱藏的聯系，
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2025年 3月 18日

NVIDIA NeMo 檢索器將準確的多模態 PDF 數據提取速度提高 15 倍

企業生成和存儲的多模態數據比以往任何時候都多，但傳統的檢索系統在很大程度上仍然以文本為重點。雖然他們可以從書面內容中獲得見解，
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2025年 3月 18日

借助 NVIDIA DGX 云基準測試衡量和提高 AI 工作負載性能

隨著 AI 功能的進步，了解硬件和軟件基礎架構選擇對工作負載性能的影響對于技術驗證和業務規劃都至關重要。
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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 12日

使用 NVIDIA NeMo 框架進行 LLM 模型剪枝和知識蒸餾

模型剪枝和知識蒸餾是功能強大且經濟高效的策略，用于從最初較大的同級獲得較小的語言模型。 在一篇“ 如何剪枝和蒸餾 Llama-3.1 8B ”…
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2025年 2月 5日

利用特定領域的微調和 NVIDIA NIM 提高翻譯質量

翻譯在助力公司實現跨國業務擴展方面發揮著至關重要的作用，在語調、準確性和技術術語處理方面的要求差異很大。
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2025年 1月 29日

掌握 LLM 技術：評估

評估大語言模型（LLMs） 和 檢索增強生成（RAG） 系統是一個復雜而微妙的過程，反映了這些系統的復雜性和多面性。 與傳統機器學習（ML）…
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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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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 13日

借助 NVIDIA BioNeMo Blueprint 加速蛋白質工程中的生成式蛋白質粘結劑設計

設計一種能在藥物研發中專門結合標的治療性蛋白質是一項艱巨的挑戰。傳統工作流程通常是一個艱苦的試錯過程，需要對數千個候選項進行迭代，
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