新手技術

2024年 2月 21日

構建由 LLM 提供支持的 API Agent 來執行任務

長期以來，開發者一直在構建 Web 應用程序等界面，使用戶能夠利用正在構建的核心產品。要了解如何在您的大型語言模型(LLM)…
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2024年 2月 20日

構建 LLM 支持的數據代理以進行數據分析

AI 智能體是一個由規劃功能、內存和工具組成的系統，用于執行用戶請求的任務。對于數據分析或與復雜系統交互等復雜任務，
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2024年 2月 19日

體驗 NVIDIA cuOpt 加速優化，提高運營效率

本周的 Model Monday 版本亮點是 NVIDIA cuOpt，這是一款創新的加速優化引擎，專為幫助團隊解決復雜的路線規劃問題而設計。
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2024年 1月 30日

借助加速網絡實現數據中心現代化

加速網絡將 CPU、GPU、DPU（數據處理單元）或 SuperNIC 組合成加速計算結構，專門設計用于優化網絡工作負載。
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2024年 1月 25日

借助 NVIDIA AI Enterprise 推進生產級 AI 發展

盡管許多企業將利用人工智能的潛力作為優先事項，但開發和部署人工智能模型需要時間和精力。通常，必須克服將模型投入生產的挑戰，
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2024年 1月 24日

借助 NVIDIA AI 軟件構建企業級 AI

在推出 ChatGPT 后，全球各地的企業開始意識到 AI 的優勢和功能，并競相將其應用到工作流程中。 隨著這種采用的加速，
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2024年 1月 23日

借助 NVIDIA Quantum InfiniBand 簡化 AI 網絡運營

一個常見的技術誤區是，性能和復雜性直接相關。也就是說，高性能的實現也是實現和管理最具挑戰性的。但是，在考慮數據中心網絡時，情況并非如此。
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2024年 1月 16日

強大的場景文本檢測和識別：簡介

識別和識別自然場景和圖像中的文本對于視頻標題文本識別、檢測車載攝像頭的標牌、信息檢索、場景理解、車牌識別以及識別產品文本等用例變得非常重要。
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2024年 1月 16日

強大的場景文本檢測和識別：實施

要使場景文本檢測和識別適用于不規則文本或特定用例，您必須完全控制模型，以便根據用例和數據集執行增量學習或微調。請記住，此工作流是場景理解、
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2024年 1月 16日

強大的場景文本檢測和識別：推理優化

在本文中，我們將深入探討推理優化過程，以在推理階段提高機器學習模型的性能和效率。我們將討論所采用的技術，例如推理計算圖形簡化、量化和降低精度。
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2024年 1月 10日

借助 NVIDIA Maxine 體驗實時音頻和視頻通信

我們的 NVIDIA Maxine 開發者平臺通過為開發者和企業提供各種低代碼實施方案，重新定義了視頻會議和編輯。
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2024年 1月 5日

采用分幀編碼和 NVIDIA Ada Lovelace 架構的 8K60 視頻編碼

得益于攝像頭和顯示技術的進步，現在可以在 8K 分辨率和每秒 60 幀 (FPS) 下截取視頻片段和玩游戲。
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2023年 12月 20日

問答：電影場景中的實時光線追蹤

六年前，實時光線追蹤被視為白日夢。當時，電影級渲染需要計算機農場在一夜之間緩慢烘焙每幀圖像，這是一個艱苦的過程。 到 2018 年，
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2023年 12月 18日

借助 NVIDIA cuQuantum 23.10 加速量子電路模擬

NVIDIA cuQuantum 是一個用于加速量子計算工作流程的優化庫和工具集 SDK。借助 NVIDIA Tensor Core GPU，
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2023年 12月 6日

借助 NVIDIA TAO 為數萬億臺設備開發和優化視覺 AI 模型

全球的開發者正在利用 NVIDIA TAO 工具套件 構建 AI 驅動的視覺感知和計算機視覺應用程序。現在，
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2023年 11月 30日

構建您的首個 LLM 代理申請

在構建 大型語言模型 (LLM) 智能體應用時，您需要四個關鍵組件：智能體核心、內存模塊、智能體工具和規劃模塊。無論您是設計問答智能體、
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