NVIDIA 技术博客

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2025年 4月 23日

使用 NVIDIA NeMo 微服务，通过数据飞轮增强 AI 智能体

企业数据不断变化。随着时间的推移，这给保持 AI 系统的准确性带来了重大挑战。随着企业组织越来越依赖 代理式 AI 系统 来优化业务流程，
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2025年 4月 23日

NVIDIA cuPyNumeric 25.03 现已完全开源，支持 PIP 和 HDF5

NVIDIA cuPyNumeric 是一个库，旨在为基于 Legate 框架构建的 NumPy 提供分布式和加速的插入式替换。
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2025年 4月 23日

利用 NVIDIA DesignWorks 实现实时 GPU 加速的高斯体渲染示例 vk_gaussian_splatting

高斯射是一种渲染复杂 3D 场景的新颖方法，可将这些场景表示为 3D 空间中各向异性 Gaussians 的集合。
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2025年 4月 23日

NVIDIA Secure AI 正式发布

随着许多企业开始对其数据进行 AI 训练或推理，需要保护数据和代码，尤其是大语言模型 (LLMs) 。由于数据敏感性，
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2025年 4月 23日

聚焦：Qodo 借助 NVIDIA DGX 实现高效代码搜索创新

大语言模型 (LLMs) 使 AI 工具能够帮助您更快地编写更多代码，但随着我们要求这些工具承担越来越复杂的任务，其局限性变得显而易见。
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2025年 4月 21日

人工智能激励艺术家和企业家重塑创作方式

AI 几乎已成为创新的代名词。随着 AI 迅速进入世界舞台，从艺术家到更传统的工业发明家，各种创作者和问题解决者都在从中汲取灵感。
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2025年 4月 21日

使用 NVIDIA TensorRT 优化基于 Transformer 的扩散模型以生成视频

先进的图像扩散模型需要数十秒才能处理单张图像。这使得视频扩散更具挑战性，需要大量计算资源和高昂成本。
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2025年 4月 17日

在 NVIDIA OptiX 中使用协作向量实现神经渲染

NVIDIA OptiX 9.0 的发布引入了一项名为 Cooperative Vectors 的新功能，
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2025年 4月 17日

顶级大师专业提示：使用 NVIDIA cuDF-pandas 进行特征工程，在 Kaggle 竞赛中夺冠

在处理表格数据时，特征工程仍然是提高模型准确性的最有效方法之一。与 NLP 和计算机视觉等神经网络可以从原始输入中提取丰富模式的领域不同，
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2025年 4月 16日

在大型语言模型时代，通过消息量化和流式传输实现高效的联邦学习

联邦学习 (Federated Learning, FL) 已成为一种在分布式数据源中训练机器学习模型的有前景的方法，同时还能保护数据隐私。
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2025年 4月 16日

使用 NVIDIA NIM 构建 AI 驱动的自动引用验证工具

引文的准确性对于保持学术和 AI 生成内容的完整性至关重要。当引用不准确或错误时，它们可能会误导读者并散布虚假信息。
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2025年 4月 16日

宣布推出基于 CUDA 评估 LLM 的开源框架 ComputeEval

大语言模型 (LLMs) 正在彻底改变开发者的编码方式和编码学习方式。对于经验丰富的或初级的开发者来说，
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增强现实/虚拟现实

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2025年 3月 5日

借助 NVIDIA Omniverse 将 AR 体验串流到 Apple iPad

最近在 MWC 巴塞罗那宣布 ，开发者现在可以将使用 NVIDIA Omniverse 构建的增强现实（AR）体验流式传输到 Apple…
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2025年 2月 24日

在 NVIDIA 视频编解码器 SDK 13.0 中使用 MV-HEVC 启用立体和 3D 视图

NVIDIA 宣布在最新的 NVIDIA 视频编解码器 SDK 版本 13.0 中实施多视图高效视频编码 (MV-HEVC) 编码器。
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2025年 1月 6日

利用 NVIDIA Omniverse 空间流，在 XR 中体验数字孪生技术

空间计算 体验正在转变我们与数据的交互方式，通过 扩展现实 (XR) 和 数字孪生 等技术连接物理和数字世界。
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2024年 10月 24日

利用 NVIDIA Morpheus 加速警报分流和 LLM 代理强化安全运营中心

安全运营中心（SOC）分析师每天都会收到大量传入的安全警报。为了确保其组织的持续安全，他们的任务是仔细检查传入的噪音，分拣出误报，
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2024年 10月 22日

多代理 AI 和 GPU 驱动的声音转文本技术创新

自动音频字幕 (Automated Audio Captioning) 任务的核心是从音频输入中生成自然语言描述。鉴于输入 (音频) 和输出…
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2024年 10月 14日

AI 驱动模拟和数字孪生技术助力手术机器人技术创新发展

在手术室中集成机器人手术助手（RSAs）为外科医生和患者的治疗效果带来了巨大的优势。目前，
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2024年 7月 29日

利用 NVIDIA Omniverse 新开发者工具将生成式 AI 整合到 OpenUSD 工作流程

在 SIGGRAPH 2024 大会上，NVIDIA 宣布推出基于 NVIDIA Omniverse 的新型生成式 AI 和基于…
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2024年 6月 14日

使用人工智能开发更小、更轻的扩展现实眼镜

如今的沉浸式扩展现实（XR）设备需要重型光学器件和显示器用头带固定，这增加了体积并形成了社会障碍。在设想的未来，头带将不再是必要的。
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2024年 6月 6日

使用 NVIDIA RTX Video SDK 增强低分辨率 SDR 视频

NVIDIA RTX 视频是 AI 视频增强功能的集合，可改善低质量视频的视觉质量。 NVIDIA RTX 视频最初作为驱动 API 发布，
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2024年 4月 25日

广播行业的突破：NVIDIA Holoscan for Media 现��上市，并将通过简化 AI 集成来深入改变直播媒体

该软件定义平台帮助全球广播和流媒体领域的开发者实现 AI 赋能的媒体解决方案。 无论是提供体育直播节目、流媒体服务、网络广播还是社交平台内容，
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2024年 4月 18日

借助 NVIDIA NeMo Parakeet ASR 模型突破语音识别的界限

NVIDIA NeMo Parakeet 是一个端到端平台，用于在任何地方（任何云端和本地）大规模开发多模态生成式 AI 模型，
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2024年 3月 1日

通过线下实践学习，充分利用 NVIDIA GTC 2024

我们很高兴能在圣何塞会议中心参加今年的 GTC 大会，与数千名开发者、行业领导者、研究人员和合作伙伴共襄盛会。通过亲自参加 GTC，
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数据科学

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2025年 4月 23日

NVIDIA cuPyNumeric 25.03 现已完全开源，支持 PIP 和 HDF5

NVIDIA cuPyNumeric 是一个库，旨在为基于 Legate 框架构建的 NumPy 提供分布式和加速的插入式替换。
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2025年 4月 17日

顶级大师专业提示：使用 NVIDIA cuDF-pandas 进行特征工程，在 Kaggle 竞赛中夺冠

在处理表格数据时，特征工程仍然是提高模型准确性的最有效方法之一。与 NLP 和计算机视觉等神经网络可以从原始输入中提取丰富模式的领域不同，
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2025年 4月 16日

在大型语言模型时代，通过消息量化和流式传输实现高效的联邦学习

联邦学习 (Federated Learning, FL) 已成为一种在分布式数据源中训练机器学习模型的有前景的方法，同时还能保护数据隐私。
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2025年 4月 15日

NVIDIA Llama Nemotron 超开放模型实现突破性的推理准确性

AI 不再只是生成文本或图像，而是要针对商业、金融、客户和医疗健康服务中的现实应用进行深度推理、详细解决问题并实现强大的适应性。
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2025年 4月 11日

使用 NVIDIA NIM 管理科学文献中的生物研究成果

科学论文多种多样，通常为同一实体使用不同的术语，使用不同的方法来研究生物现象，并在不同的上下文中展示研究结果。
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2025年 4月 11日

借助 NVIDIA FLARE 和 Meta ExecuTorch，在移动设备上轻松进行联邦学习

NVIDIA 和 Meta 的 PyTorch 团队宣布开展突破性合作，通过集成 NVIDIA FLARE 和 ExecuTorch ，
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2025年 4月 10日

高效扩展 Polars 的 GPU Parquet 读取器

在处理大型数据集时，数据处理工具的性能变得至关重要。 Polars 是一个以速度和效率闻名的开源数据操作库，提供由 cuDF 驱动的 GPU…
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2025年 4月 7日

使用合成数据评估和增强 RAG 工作流性能

随着 大语言模型 (LLM) 在各种问答系统中的普及， 检索增强生成 (RAG) 流程也成为焦点。
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2025年 4月 3日

使用 GPU 加速 Apache Spark 上的 Apache Parquet 扫描

随着各行各业企业的数据规模不断增长， Apache Parquet 已成为一种重要的数据存储格式。
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2025年 3月 26日

聚焦：Tomorrow.io 借助 NVIDIA AI 改变全球天气恢复能力

从指导日常运营的超本地化预测，到启发新气候见解的行星级模型，世界正在进入天气和气候适应能力的新前沿。
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2025年 3月 26日

使用 PyG 和图形数据库通过 GraphRAG 提高问答准确性

大语言模型（LLMs）在处理特定领域的问题时往往难以保证准确性，尤其是那些需要多跳推理或访问专有数据的问题。
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2025年 3月 25日

聚焦：AXA 借助 NVIDIA Earth-2 探索 AI 驱动的飓风风险评估

大型集成对于预测仅通过历史数据无法完全理解的罕见、高影响事件至关重要。通过模拟数千个潜在场景，它们提供了必要的统计深度，以评估风险、
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