AI 基礎模型

2025年 5月 16日

R2D2：通過 NVIDIA Research 解鎖機器人裝配和豐富的接觸操作

本期 NVIDIA 機器人研發摘要 (R2D2) 探討了 NVIDIA Research 針對機器人裝配任務提供的多個接觸性豐富的操作工作流，
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2025年 3月 27日

R2D2：利用 NVIDIA 研究中心的新型工作流和 AI 基礎模型，提升機器人的移動和全身控制能力

歡迎閱讀首期“NVIDIA 機器人研究與開發摘要（R²D²）”。
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2025年 3月 18日

加速通用人形機器人的開發：NVIDIA Isaac GR00T N1

人形機器人需要能夠適應人類工作空間，處理重復性或高強度任務。然而，為真實世界的任務和不可預測的環境創建通用人形機器人是一項挑戰。通常來說，
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2025年 3月 12日

輕量級、多模態、多語種 Gemma 3 模型實現性能優化

使用基礎模型構建 AI 系統需要在內存、延遲、存儲、計算等資源之間實現微妙的平衡。在將生成式 AI 功能引入快速發展的 AI 應用生態系統時，
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2025年 2月 26日

在 NVIDIA GPU 上訓練的 Microsoft Phi SLM 的多模態最新進展

大語言模型（LLMs）已滲透到各行各業，并改變了技術潛力。但是，由于規模龐大，它們對于許多公司目前面臨的資源限制來說并不切實際。
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2025年 2月 11日

NVIDIA DGX 云推出即用型模板，更好地評估 AI 平臺性能

在快速發展的 AI 系統和工作負載環境中，實現出色的模型訓練性能遠遠超出芯片速度。這需要對整個堆棧進行全面評估，從計算到網絡，再到模型框架。
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2025年 1月 6日

Llama Nemotron 模型提升智能體 AI 工作流的準確性和效率

Agentic AI 是新一波生成式 AI 浪潮，是一種范式轉變，通過使 AI 系統能夠自主行動并實現復雜的目標，具有變革行業的潛力。
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2024年 12月 18日

NVIDIA?TensorRT-LLM?現支持?Recurrent Drafting，實現?LLM?推理優化

Recurrent Drafting (簡稱 ReDrafter) 是蘋果公司為大語言模型 (LLM) 推理開發并開源的一種新型推測解碼技術，
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2024年 12月 17日

利用 NVIDIA NeMo-Aligner 進行監督式微調的數據高效知識蒸餾

知識蒸餾是一種將更大的教師模型的知識轉移到更小的學生模型的方法，理想情況下可生成緊湊、易于部署的學生，且準確度與教師相當。
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2024年 11月 21日

聚焦：借助 AVEVA 動態模擬和 NVIDIA Raptor 推進自動駕駛操作

工業工程師正在利用人工智能構建先進的流程模擬解決方案，并加快能源、電力和化學行業實現完全自主運營的進程。
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2024年 11月 21日

利用 NVIDIA NIM 實現 AI 模型微調部署

對于使用特定領域數據調整 AI 基礎模型的組織而言，快速創建和部署微調模型的能力是高效地通過企業生成式 AI 應用提供價值的關鍵。
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2024年 11月 19日

Llama 3.2 全棧優化釋放 NVIDIA GPU 的高性能

Meta 最近發布了 Llama 3.2 系列視覺語言模型（VLM），其中包含 11B 參數和 90B 參數變體。這些模型是多模態模型，
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2024年 10月 8日

Mistral-NeMo-Minitron 8B 模型提供超高精度

本文最初發布于 2024 年 8 月 21 日，但已根據當前數據進行了修訂。 最近，NVIDIA 和 Mistral AI 推出了…
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2024年 10月 3日

新的獎勵模型有助于改善 LLM 與人類偏好的匹配

從人類反饋中進行強化學習（Reinforcement learning from human…
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2024年 9月 25日

Llama 3.2 加速部署從邊緣到云端實現提速

擴展開源 Meta Llama 模型集合，Llama 3.2 集合包括視覺語言模型（VLM）、小語言模型（SLM）和更新版的 Llama…
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2024年 8月 21日

Mistral-NeMo-Minitron 8B 基礎模型實現準確性巔峰

上個月，NVIDIA 和 Mistral AI 推出了 Mistral NeMo 12B，這是一款領先的先進的大型語言模型（LLM）。
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