NeMo

2025年 5月 28日

聚焦：使用 Iguazio 的 MLRun 和 NVIDIA NIM 構建可擴展和可觀察的 AI 以投入生產

Iguazio (被麥肯錫收購) 與 NVIDIA 的合作使企業組織能夠構建生產級 AI 解決方案，這些解決方案不僅具有高性能和可擴展性，
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2025年 5月 27日

在 NVIDIA Grace Hopper 上分析大型語言模型訓練工作流

AI 的快速發展催生了模型大小呈指數級增長的時代，特別是在大語言模型 (LLMs) 領域。這些模型憑借其變革能力，正在推動各行各業的創新。
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2025年 5月 27日

在 NVIDIA Grace Hopper 上訓練大型語言模型的高級優化策略

雖然分析有助于識別效率低下的情況，但高級優化策略對于解決硬件限制和有效擴展 AI 工作負載至關重要。在本文中，我們將探討 CPU 卸載、
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2025年 5月 14日

使用先進的開放式后訓練數據集構建自定義推理模型

合成數據已成為大語言模型 (LLM) 后訓練程序的標準組成部分。使用從單個或一組經商業許可的開源 LLM 中合成生成的大量示例，
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2025年 5月 14日

借助 NVIDIA Nemo 框架，在遠程數據中心網絡中加速 LLM 訓練

多數據中心訓練對 AI 工廠至關重要，因為預訓練擴展會推動更大模型的創建，導致對計算性能的需求超過單個設施的能力。
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2025年 5月 12日

在 NVIDIA NeMo 框架的首發日支持下即時運行 Hugging Face 模型

在企業組織努力更大限度地提高其 生成式 AI 投資的價值時，獲取最新的模型開發成果對于持續取得成功至關重要。通過在首發日使用先進的模型，
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2025年 5月 9日

應用具有推理能力的專用大語言模型（LLM）加速電池研究

人工評估材料通常會拖慢電池創新等復雜領域的科學研究，限制了每天只有數十個候選材料的進展。在這篇博客文章中，
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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 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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