頭條新聞

2025年 7月 7日
提出一個維基百科規模的問題:如何利用數百萬 token 的實時推理使世界更加智能
現代 AI 應用越來越依賴于將龐大的參數數量與數百萬個令牌的上下文窗口相結合的模型。無論是經過數月對話的 AI 智能體、
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2025年 6月 26日
在 NVIDIA Jetson 和 RTX 上運行 Google DeepMind 的 Gemma 3n
截至今日,NVIDIA 現已支持在 NVIDIA RTX 和 Jetson 上全面推出 Gemma 3n。上個月,
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2025年 6月 24日
隆重推出 NVFP4,實現高效準確的低精度推理
為了充分利用 AI,優化至關重要。當開發者考慮優化用于推理的 AI 模型時,通常會想到量化、蒸餾和剪枝等模型壓縮技術。毫無疑問,
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2025年 6月 11日
隆重推出 NVIDIA DGX 云 Lepton:面向開發者的統一 AI 平臺
AI 原生應用的時代已經到來。開發者正在構建先進的代理式 AI 和物理 AI 系統,但跨地區和 GPU 提供商進行擴展仍然是一項挑戰。
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2025年 6月 11日
使用適用于物理 AI 的 NVIDIA NeMo Agent 工具包擴展逼真的機器人仿真
物理 AI 使自主系統 (例如機器人、自動駕駛汽車和智能空間) 能夠在現實世界中智能地感知、理解和行動。但是,
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2025年 6月 11日
使用開源 NVIDIA cuOpt 加速決策優化
企業每天都會做出成千上萬的決策,包括生產什么、在哪里發貨、如何分配資源。大規模優化這些決策成為一項計算挑戰。線性規劃 (LP) 、
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2025年 6月 11日
借助神經重建和世界基礎模型提升自動駕駛汽車仿真速度
自動駕駛汽車 (AV) 堆棧正在從離散構建塊的層次結構發展為基于foundation models構建的端到端架構。
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2025年 6月 3日
全新 NVIDIA Llama Nemotron Nano 視覺語言模型在 OCR 準確性基準測試中位居榜首
PDF、圖形、圖表和控制面板等文檔是豐富的數據源,在提取和整理時,可提供信息豐富的決策見解。從自動化財務報表處理到改進商業智能工作流程,
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2025年 5月 23日
LLM 推理、AI 智能體和測試時間縮放的簡單介紹
智能體一直是應用大語言模型 (LLMs) 解決復雜問題的主要驅動力。自 2023 年 AutoGPT 以來,
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2025年 5月 22日
Blackwell 借助 Meta 的 Llama 4 Maverick 突破 1000 TPS/ 用戶門檻
NVIDIA 的大語言模型 (LLM) 推理速度創下了世界紀錄。在包含 400 億參數的 Llama 4 Maverick 模型 (…
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2025年 5月 21日
NVIDIA Dynamo 加速 llm-d 社區計劃,推動大規模分布式推理
在 Red Hat Summit 2025 上推出的 llm-d 社區標志著開源生態系統在加速生成式 AI 推理創新方面邁出了重要一步。
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2025年 5月 20日
NVIDIA Dynamo 新增 GPU 自動縮放、Kubernetes 自動化和網絡優化功能
在 NVIDIA GTC 2025 上,我們宣布推出 NVIDIA Dynamo ,這是一種高吞吐量、低延遲的開源推理服務框架,
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2025年 5月 18日
借助 NVIDIA ARC-Compact 在基站部署 AI-RAN
無線網絡是現代連接的支柱,通過全球數百萬個蜂窩基站為數十億 5G 用戶提供服務。AI-RAN 的機遇和優勢正在推動電信網絡和生態系統向 AI…
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2025年 5月 18日
NVIDIA ConnectX-8 SuperNIC 通過 PCIe6.0總線升級 AI 平臺架構
從 大語言模型 (LLM) 到 代理式 AI 推理和 物理 AI ,隨著 AI 工作負載的復雜性和規模不斷增加,人們對更快、
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2025年 5月 18日
利用 NVIDIA Cosmos Reason 整理合成數據集以訓練物理 AI 模型
AI 系統如何理解可能發生的事故與物理上不可能發生的事件之間的區別?還是計劃在邊緣場景中進行跨人類、物體和環境的多步驟交互?
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2025年 5月 18日
NVIDIA Isaac Sim 和 NVIDIA Isaac Lab 即將新增高級傳感器物理特性、自定義和模型基準測試功能
在 COMPUTEX 2025 上,NVIDIA 宣布對其機器人仿真參考應用 NVIDIA Isaac Sim 和機器人學習框架…
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