Beginner Technical

2025年 7月 22日
使用 NVIDIA Warp 和高斯拋物線法構建機器人心理模型
本文將探討構建物理世界的動態數字表示的光明方向,這一主題在近期研究中日益受到關注。我們引入了一種在機器人環境中構建數字孿生的方法,
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2025年 7月 21日
傳統 RAG 與代理 RAG——AI 智能體如何通過動態知識實現更高智能
是否曾依賴不知道新高速公路旁路或道路突然關閉的舊 GPS?它可能會讓您到達目的地,但不是最有效或最準確的方式。
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2025年 7月 18日
3 個 pandas 工作流在大型數據集上嚴重變慢,直到啟用了 GPU 加速
如果您使用 pandas,您可能已經撞到了墻壁。正是在這個時刻,您值得信賴的工作流程在處理較小的數據集時表現出色,在處理大型數據集時陷入停頓。
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2025年 7月 18日
使用 Ansible 和 Git 實現 NVIDIA Air 網絡設計自動化
NVIDIA Air 的核心是實現自動化。您可以對網絡的每個部分進行編碼和版本控制,并將其設置為自動觸發。這包括創建拓撲、
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2025年 7月 17日
黑客松獲獎者借助 NVIDIA NeMo Agent Toolkit 讓代理式 AI 如生
學習新工具包的最佳方式是構建一些真實的東西,這正是開發者在最近的 NVIDIA NeMo Agent 工具包黑客松上所做的。在兩周的時間里,
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2025年 7月 16日
借助 NVIDIA Isaac 在醫療健康領域推動 AI 機器人開發
世界衛生組織預測,到 2030 年,全球將短缺外科醫生、放射科醫生和護士等 1500 多萬醫護人員。在美國,到 2034 年,
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2025年 7月 16日
R2D2:利用 NVIDIA 研究工作流和全局基礎模型訓練通用機器人
機器人領域的一項主要挑戰是訓練機器人執行新任務,而無需為每個新任務和環境收集和標記數據集。
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2025年 7月 15日
借助 AWS 上的 NVIDIA Run:ai 加速 AI 模型編排
在開發和部署高級 AI 模型時,訪問可擴展的高效 GPU 基礎設施至關重要。但是,在云原生、容器化環境中管理此基礎設施可能既復雜又昂貴。
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2025年 7月 11日
使用 SynthDa 提升合成數據增強和人體動作識別
人類動作識別是 AI 系統中的一項功能,專為監控、老年人護理和工業監控等安全關鍵型應用而設計。但是,許多現實世界的數據集受到數據不平衡、
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2025年 7月 10日
借助 GliaCloud 和 NVIDIA Omniverse 庫加速視頻制作和定制
生成式 AI 視頻模型的激增以及這些模型引入的新工作流程,顯著提高了創意和營銷技術行業的生產效率,并提高了輸出質量。
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2025年 7月 10日
從 TB 級到一站式解決方案:AI 驅動的氣候模型走向主流
在了解地球不斷變化的氣候的競賽中,速度和準確性至關重要。但當今使用最廣泛的氣候模擬器往往難以滿足需求:由于計算能力的限制,
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2025年 7月 7日
LLM 推理基準測試:使用 TensorRT-LLM 進行性能調優
這是大語言模型延遲 – 吞吐量基準測試系列的第三篇博文,旨在指導開發者如何使用 TensorRT-LLM 對 LLM 推理進行基準測試。
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2025年 7月 3日
新視頻:使用 NVIDIA Data Flywheel Blueprint 構建可自我提升的 AI 代理
由大語言模型驅動的 AI 智能體正在改變企業工作流,但高昂的推理成本和延遲可能會限制其可擴展性和用戶體驗。為解決這一問題,
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2025年 7月 2日
NVIDIA Omniverse:開發者需要了解的關于遷移遠離啟動程序的重點
為了繼續努力確保 NVIDIA Omniverse 成為開發者優先平臺,NVIDIA 將于 10 月 1 日棄用 Omniverse…
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2025年 7月 1日
如何使用 NVIDIA NeMo Agent 工具套件開源庫構建自定義 AI 智能體
AI 智能體通過轉變業務運營、自動執行復雜任務和解鎖新的效率,正在徹底改變數字員工隊伍。借助協作能力,這些智能體現在可以協同工作,
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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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