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、大型語言模型 (LLM)、高性能計算 (HPC) 和機器人等領域的突破性研究和開發正在引領變革性 AI 解決方案的發展，并吸引了讀者的興趣。其他熱門文章探討了視頻技術和視頻會議領域的進步、增強用戶體驗以及 AI 安全方面的突破。
以下是 2023 年的部分亮點。
NVIDIA Omniverse 上的新生成式 AI 技術增強了虛擬環境中的 3D 素材創建。這些進步旨在使元宇宙中的虛擬世界創建更快、更輕松。
利用 NVIDIA Maxine 眼神交流功能，增強視頻會議中的人際互動
NVIDIA Maxine 眼神交流技術利用 AI 實時調整您對攝像頭的注視點，從而革新視頻會議。它還能保持自然的眼睛顏色，并能適應不同的頭部位置和注視點方向，從而打造更真實、更互聯的虛擬交互。
NVIDIA TensorRT-LLM 強化 NVIDIA H100 GPU 上的大型語言模型推理性能
NVIDIA TensorRT-LLM 是 NVIDIA NeMo 框架的組件，專為增強 NVIDIA H100 GPU 上的 LLM 推理而設計。此開源庫提供優化的處理，并支持多 GPU 和多節點設置，從而在生成式 AI 應用中實現 LLM 的高效可擴展部署。
深入了解 NVIDIA Grace Hopper Superchip 架構擴散模型使用 NVIDIA Jetson Orin Nano 開發者套件開發 AI 機器人、智能視覺系統等
新款 NVIDIA Jetson Orin Nano 開發者套件是一款用于開發 AI 機器人和智能視覺系統的強大工具。與上一代產品相比，它在 AI 性能方面實現了巨大提升，并且兼容所有 NVIDIA Jetson Orin Nano 和 NX 模塊，用于對邊緣 AI 產品進行原型設計。
NVIDIA Grace Hopper Superchip 架構深度解析擴散模型NVIDIA 實現值得信賴、安全可靠的大型語言模型對話系統
作為一個用于開發安全可靠的 LLM 對話系統的工具包，NeMo Guardrails 使開發者能夠實施保持安全相關對話的規則。它與聊天 GPT 等 LLM 集成，基于 NVIDIA Colang 語言構建，并通過 NVIDIA AI Foundations 提供。
‘深入了解 NVIDIA Grace Hopper Superchip 架構大型語言模型簡介：提示工程和 P-Tuning
此 LLM 簡介涵蓋提示工程和調優等關鍵技術。它討論了 LLM 的功能、其在文本生成等 AI 應用中的作用，以及在各種場景中創建有效提示和優化性能的重要性。
NVIDIA Grace Hopper Superchip 架構深度解析擴散模型NVIDIA AI Red Team：簡介
NVIDIA AI Red Team 詳細介紹了從信息安全的角度評估和減輕 AI 和機器學習系統風險的方法。他們由安全專業人員和數據科學家組成，旨在識別和解決與技術漏洞、傷害和濫用場景以及 ML 系統中的其他安全挑戰相關的風險。
深入了解 NVIDIA Grace-Hopper 超級芯片架構及 NVIDIA Grace CPU 超級芯片架構
深入了解 NVIDIA Grace CPU 超級芯片的架構和功能。Grace CPU 在計算密度和能效方面取得了重大進展，在內存帶寬和數據移動效率方面表現出色，使其成為 HPC 和 AI 工作負載的重要驅動力。
深入了解 NVIDIA Grace Hopper Superchip 架構擴散模型借助 AV1 和 NVIDIA Ada Lovelace 架構提高視頻質量和性能
使用 AV1 編解碼器和 NVIDIA Ada Lovelace 架構提高視頻質量和性能。此集成可增強視頻編碼和解碼，提高壓縮效率、質量和吞吐量，使其成為各種視頻應用的理想選擇。
深入了解 NVIDIA Grace Hopper Superchip 架構擴散模型NVIDIA TensorRT-LLM 強效助力基于 NVIDIA H100 GPU 的大型語言模型推理
TensorRT-LLM 由 TensorRT 深度學習編譯器組成，包含優化的內核、預處理和后處理步驟，以及多 GPU/多節點通信基元，可在 NVIDIA GPU 上實現突破性性能。
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