教程

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 28日

借助代理式 AI 系統推進網絡安全運營

被動式 AI 時代已經過去。一個新時代正在開始，AI 不僅能做出響應，還能思考、計劃和行動。 大語言模型 (LLM) 的快速發展釋放了…
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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 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 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 7日

使用合成數據評估和增強 RAG 工作流性能

隨著 大語言模型 (LLM) 在各種問答系統中的普及， 檢索增強生成 (RAG) 流程也成為焦點。
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2025年 3月 31日

Volcano 調度程序中防止 GPU 碎片的實用技巧

在 NVIDIA，我們以精準和創新解決復雜的基礎設施挑戰為豪。當 Volcano 在其 NVIDIA DGX 云調配的 Kubernetes…
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2025年 3月 26日

使用 PyG 和圖形數據庫通過 GraphRAG 提高問答準確性

大語言模型（LLMs）在處理特定領域的問題時往往難以保證準確性，尤其是那些需要多跳推理或訪問專有數據的問題。
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2025年 3月 26日

部署 NVIDIA AI Blueprint 實現成本高效的大語言模型路由

自 2022 年 11 月 ChatGPT 發布以來， 大語言模型 (LLMs) 的能力激增，可用模型數量呈指數級增長。隨著此次擴展，
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2025年 3月 19日

利用 Oracles 和實驗反饋指導生成式分子設計

AI 生成化學有可能徹底改變科學家在藥物研發、健康以及材料科學和工程領域的工作方式。研究人員無需借助“化學直覺”…
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2025年 3月 18日

使用 NVIDIA AgentIQ 開源工具包改進 AI 代碼生成

隨著 NVIDIA AgentIQ (用于連接和優化 AI 智能體團隊的開源庫) 的發布，開發者、
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2025年 3月 11日

使用 NVIDIA AI Blueprint 構建實時多模態 XR 應用以進行視頻搜索和摘要

隨著 生成式 AI 和視覺基礎模型的最新進展，VLM 呈現了新一波視覺計算浪潮，其中模型能夠實現高度復雜的感知和深度上下文理解。
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2025年 3月 10日

借助 NVIDIA DriveOS LLM SDK 簡化自動駕駛汽車應用的 LLM 部署

大語言模型 (LLMs) 在自然語言處理 (NLP) 中表現出非凡的泛化能力。它們廣泛應用于翻譯、數字助理、推薦系統、上下文分析、代碼生成、
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2025年 3月 6日

在 NVIDIA GPU 上無需更改代碼即可加速 Apache Spark ML

適用于 Apache Spark 軟件插件的 NVIDIA RAPIDS 加速器 開創了零代碼更改用戶體驗 (UX)，
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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 28日

使用 DeepSeek-R1 NIM 構建具有專家推理功能的 AI 智能體

AI 智能體 正在通過實現流程自動化、優化決策制定和簡化操作來改變業務運營。其有效性取決于專家推理，從而實現更明智的規劃和高效執行。
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