NIM

2025年 7月 23日
在 Azure 上使用 Apache Spark 和 NVIDIA AI 進行無服務器分布式數據處理
將大量文本庫轉換為數字表示 (稱為嵌入) 的過程對于生成式 AI 至關重要。從語義搜索和推薦引擎到檢索增強生成 (RAG) ,
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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 17日
使用 NVIDIA 安全配方保護代理式 AI 系統
隨著大語言模型 (LLM) 驅動更多能夠執行自主操作、工具使用和推理的代理式系統,企業被其靈活性和低推理成本所吸引。
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2025年 7月 14日
借助 NVIDIA Riva TTS 增強多語種類似人類的語音和語音克隆
雖然語音 AI 用于構建數字助理和語音智能體,但其影響遠遠超出這些應用。文本轉語音 (TTS) 和自動語音識別 (ASR)…
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2025年 7月 7日
使用 DPU 加速的 Kubernetes 服務代理增強 AI 工廠
隨著 AI 借助代理式 AI 向規劃、研究和推理發展,工作流變得越來越復雜。為了高效部署代理式 AI 應用,AI 云需要軟件定義、
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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 6月 25日
NVIDIA DOCA 3.0 助力 AI 平臺開啟網絡新紀元
NVIDIA DOCA 框架已發展成為新一代 AI 基礎設施的重要組成部分。從初始版本到備受期待的 NVIDIA DOCA 3.0 發布,
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2025年 6月 18日
借助 NVIDIA NIM 推理微服務和 ITMonitron 實現實時 IT 事故檢測和情報
在當今快節奏的 IT 環境中,并非所有事件都始于明顯的警報。這些問題可能始于細微的分散信號、錯過的警報、悄無聲息的 SLO 漏洞,
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2025年 6月 17日
微調 LLMOps 以實現快速模型評估和持續優化
大語言模型 (LLM) 為各行各業帶來了前所未有的機遇。然而,將 LLM 從研發轉向可靠、可擴展和可維護的生產系統會帶來獨特的運營挑戰。
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2025年 6月 12日
借助 MMseqs2-GPU 和 NVIDIA NIM 加速蛋白質科學序列對齊
蛋白質序列對齊 (比較蛋白質序列的相似性) 是現代生物學和醫學的基礎。它通過重建進化關系 (技術上稱為 homology…
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2025年 6月 11日
使用 NVIDIA NIM 安全部署 AI 模型
想象一下,您正在領導大型企業的安全工作,并且您的團隊渴望將 AI 用于越來越多的項目。不過,這是一個問題。與任何項目一樣,
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2025年 6月 11日
借助統一的 NVIDIA NIM 工作流簡化 LLM 部署和 AI 推理
將大語言模型 (LLM) 集成到真實用戶與之大規模交互的生產環境中,是任何 AI 工作流中最重要的部分。這不僅僅是讓模型運行,
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2025年 6月 11日
通過開源 AI-Q NVIDIA Blueprint 與您的企業數據交流
企業數據呈爆炸式增長,PB 級的電子郵件、報告、Slack 消息和數據庫的堆積速度比任何人都快。市場調研人員 Gartner 表示,
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2025年 6月 11日
借助 NVIDIA Nemotron 開放推理模型推動代理式 AI 發展
隨著 AI 向更大的自主性邁進,能夠獨立決策的 AI 智能體的出現標志著一個重要的里程碑。為了在復雜的現實環境中有效發揮作用,
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2025年 6月 11日
借助 NVIDIA 生物醫學 AI-Q 研究代理 Blueprint 推進文獻回顧和目標發現
長期以來,生物醫學研究和藥物研發一直受到勞動密集型流程的限制。為了發起藥物研發活動,研究人員通常會梳理大量科學論文,
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2025年 6月 11日
借助 NVIDIA cuEquivariance 和 NVIDIA NIM 微服務加速分子建模
隨著 AlphaFold2 等模型的出現,對加速推理和訓練分子 AI 模型的需求激增。對速度的需求帶來了獨特的計算挑戰,包括算法復雜性、
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