NVIDIA 研究

2025年 2月 25日

代理自主級別與安全性

智能體工作流是 AI 賦能工具的下一次演進。它們使開發者能夠將多個 AI 模型關聯在一起以執行復雜的活動，
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2025年 2月 25日

定義 LLM 紅色團隊

在一項活動中，人們為生成式 AI 技術 (例如大語言模型 (LLMs)) 提供輸入，以確定輸出是否會偏離可接受的標準。
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2025年 1月 9日

NVIDIA Cosmos World 基礎模型平臺助力物理 AI 進步

隨著機器人和 自動駕駛汽車 的發展，加速 物理 AI 的發展變得至關重要，而物理 AI 使自主機器能夠感知、理解并在現實世界中執行復雜的操作。
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2024年 11月 22日

Hymba 混合頭架構提高小型語言模型性能

Transformer 及其基于注意力的架構，憑借強大的性能、并行化功能以及通過鍵值 (KV) 緩存進行的長期召回，已成為語言模型 (LM)…
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2024年 9月 6日

在電路設計中使用生成式 AI 模型

從智能文本生成大語言模型（LLMs）到創意圖像和視頻生成模型，生成式模型在過去幾年中掀起了巨大的浪潮。在 NVIDIA，
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2024年 9月 5日

跨音頻類型實現先進的零樣本波形音頻生成

令人驚嘆的音頻內容是虛擬世界的重要組成部分。音頻生成式 AI 在創建此類內容方面發揮著關鍵作用，NVIDIA 正在不斷突破這一研究領域的極限。
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2024年 9月 3日

實時神經接收器推動 AI-RAN 創新

當今的 5G New Radio (5G NR) 無線通信系統依靠高度優化的信號處理算法，在短短幾微秒內重建從雜信道觀察到的傳輸消息。
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2024年 7月 25日

利用 NVIDIA Kaolin 庫模擬任何表示下的彈性物體

最新進展在生成式 AI 和多視圖重建領域引入了快速生成 3D 內容的新方法。然而，要在機器人、設計、AR/VR 和游戲等下游應用中發揮作用，
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2024年 6月 28日

推出高性能微調解決方案 DoRA，LoRA 的替代選擇

全微調（FT）通常用于針對特定的下游任務定制通用預訓練模型。為了降低訓練成本，我們引入了參數高效微調（PEFT）方法，
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2024年 6月 24日

利用合成數據生成解決醫學成像的局限性

醫學成像中的合成數據提供了許多好處，包括在真實數據有限的情況下，以多樣化和逼真的圖像增強數據集的能力，
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2024年 6月 17日

Hydra MDP 的端到端按比例驅動

構建一個在復雜的物理世界中導航的自主系統極具挑戰性。該系統必須感知其環境，并做出快速、明智的決定。乘客體驗也非常重要，包括加速度、曲率、
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2024年 6月 14日

使用人工智能開發更小、更輕的擴展現實眼鏡

如今的沉浸式擴展現實（XR）設備需要重型光學器件和顯示器用頭帶固定，這增加了體積并形成了社會障礙。在設想的未來，頭帶將不再是必要的。
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2024年 5月 15日

NVIDIA 在 ICRA 上展示了關于幾何織物、手術機器人等的新機器人研究

在 IEEE 期間的 國際機器人與自動化會議（ICRA）上，于 5 月 13 日至 17 日在日本橫濱舉行，幾何織物將是討論的熱門話題之一。
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2024年 3月 21日

重新思考如何訓練 Diffusion 模型

在探索了擴散模型采樣、參數化和訓練的基礎知識之后，我們的團隊開始研究這些網絡架構的內部結構。請參考 生成式 AI 研究聚焦：
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2024年 2月 6日

生成式 AI 研究聚焦：個性化文本轉圖像模型

視覺效果生成式 AI是一個根據文本提示創建圖像的過程。該技術基于在互聯網規模的數據上預訓練的視覺語言基礎模型。通過提供多模態表示，
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2023年 12月 19日

2023 年最熱門的 NVIDIA 技術博客文章：生成式 AI、LLM、機器人開發和虛擬世界的突破

在 NVIDIA 激動人心的又一年即將結束之際，是時候回顧 2023 年 NVIDIA 技術博客中最熱門的案例了。 生成式 AI、
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