NVIDIA 技术博客

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2026年 6月 4日

NVIDIA Nemotron 3 Ultra 为长时间运行的智能体提供更快、更高效的推理能力

单轮聊天机器人正在演变为长时间运行的智能体，这些智能体可以进行推理、维护上下文、使用工具，并在多轮中高效运行，从而完成复杂的工作流程。 但是，
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2026年 6月 4日

GPU 数据库：从并行计算到原生加速

随着传统通用计算逐渐逼近性能瓶颈，CPU 的单核效率提升已难以支撑爆发式数据增长的处理需求。在人工智能与大规模分析深度融合的当下，
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2026年 6月 2日

使用 Microsoft 和 NVIDIA 的新工具在 Windows PC 上构建个人 AI 智能体

AI 智能体正在改变您与 PC 的交互方式。创作者、开发者和 AI 爱好者已经在广泛使用这些智能体来协助完成编码、
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2026年 6月 2日

借助 Hermes 智能体和 NVIDIA NemoClaw 部署自进化智能体，以更快、更安全地进行研究

AI 智能体是一种强大的工具，可用于合成数据，从而加速研究、汇总信息，并帮助团队更快地做出决策。但是，
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2026年 6月 2日

PICO 展示PICO 4 Ultra支持 NVIDIA Isaac Teleop，共同推进标准化的开源机器人遥操方案

在NVIDIA GTC 2026 大会上，
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2026年 6月 1日

在 NVIDIA JetPack 7.2 中部署具有高显存效率的边缘代理就绪型 AI

随着 AI 智能体 从数字世界转向物理环境，他们可以轻松使用 NVIDIA Jetson，通过优化的内存和性能加速现实世界的部署。
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2026年 6月 1日

在 NVIDIA DGX Spark 上使用更快的模型和多节点集群运行本地 AI 智能体

自主、长期运行的 AI 智能体的兴起带来了一种新型计算需求，即维护大型上下文窗口、生成并发子智能体，以及在不依赖云的情况下持续迭代的任务。
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2026年 5月 31日

如何使用 NVIDIA Alpamayo 在闭环中对自动驾驶车辆模型进行后训练

开发自动驾驶车辆（AV）政策需要弥合训练与部署之间的一个重要差距。
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增强现实/虚拟现实

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2026年 3月 31日

借助 NVIDIA CloudXR 6.0 将高保真空间计算内容串流到任何设备

空间计算正在从可视化转向主动协作，这增加了对 XR 硬件的 GPU 需求，以实时渲染逼真、物理精准、高保真的空间内容。与此同时，
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2026年 3月 31日

使用 NVIDIA CloudXR.js 构建和流式传输基于浏览器的 XR 体验

为企业用户提供高保真 VR 和 AR 体验通常需要本地应用开发、自定义设备管理和复杂的部署流程。现在，
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2025年 10月 22日

使用 NVIDIA Nemotron 构建您自己的 Bash 计算机使用代理，只需一小时

如果您能够通过自然语言与计算机通信，让计算机在 Bash 终端中执行任务，而无需手动编写任何命令，该怎么办？
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2025年 5月 18日

聚焦：Perfect Corp. 利用 NVIDIA TensorRT 和 NVENC 实现个性化的数字化美妆体验

增强现实 (AR) 和 AI 通过提供从虚拟试用到 AI 驱动的造型推荐等超个性化体验，正在彻底改变美妆和时尚行业。
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2025年 5月 6日

借助 NVIDIA RTX PRO Blackwell 台式机 GPU 实现 Rivian 新一代XR 设计

对于不断突破 XR 界限的专业人士而言，打造身临其境的高保真体验始终充满挑战。在渲染大型数据集和驱动最新的超高分辨率高级 XR 头显设备时，
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2025年 3月 5日

借助 NVIDIA Omniverse 将 AR 体验串流到 Apple iPad

最近在 MWC 巴塞罗那宣布 ，开发者现在可以将使用 NVIDIA Omniverse 构建的增强现实（AR）体验流式传输到 Apple…
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2025年 2月 24日

在 NVIDIA 视频编解码器 SDK 13.0 中使用 MV-HEVC 启用立体和 3D 视图

NVIDIA 宣布在最新的 NVIDIA 视频编解码器 SDK 版本 13.0 中实施多视图高效视频编码 (MV-HEVC) 编码器。
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2025年 1月 6日

利用 NVIDIA Omniverse 空间流，在 XR 中体验数字孪生技术

空间计算 体验正在转变我们与数据的交互方式，通过 扩展现实 (XR) 和 数字孪生 等技术连接物理和数字世界。
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数据科学

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2026年 5月 26日

借助 NVIDIA CompileIQ 自动调整功能提升内核性能

NVIDIA CompileIQ 解决了性能工程中最棘手的问题之一：找到为特定工作负载解锁最佳性能的编译器选项。 想象一下，
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2026年 5月 26日

使用 NVIDIA CUDA Tile 在 C++ 中开发高性能 GPU 内核

开发者现在可以在现有的大型 C++ GPU 代码库中使用 NVIDIA CUDA Tile 编程，
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2026年 5月 7日

模型量化：使用 NVIDIA Model Optimizer 进行后训练量化

模型量化是一种有效的方法，可减少显存占用并提升消费级设备（如 NVIDIA GeForce RTX GPU）上的推理性能。
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2026年 5月 7日

借助 NCCL Inspector 和 Prometheus 实现实时性能监控和快速调试

分布式深度学习依赖于 NVIDIA 集合通信库（NCCL） 实现快速可靠的 GPU 间通信。当训练速度变慢时，
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2026年 4月 30日

使用 AI 智能体自动翻译 GPU 内核：将 cuTile Python 转换为 cuTile.jl

NVIDIA CUDA Tile（cuTile）是一种基于图块的编程模型，可让开发者以图块为单位进行操作（如加载、存储和矩阵乘积累加），
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2026年 4月 28日

在 NVIDIA BioNeMo 中使用上下文并行性扩展生物分子建模

几十年来，计算生物学一直在简化主义妥协下运作。为了将复杂的生物系统整合到单个 GPU 的有限内存中，
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2026年 4月 28日

全天候模拟循环：代理式 AI 如何保持地下工程的移动

地下行业正处于数字化发展的关键时刻。几十年来，挖掘油藏潜力一直依赖于执行必要且耗时的手动工作流程的专家。 随着数据复杂性的增加，
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2026年 4月 24日

使用 NVIDIA FLARE 在无重构开销的情况下进行联合学习

联邦学习 (FL) 不再是研究的好奇心，而是对棘手限制的实际回应：最有价值的数据通常是最不可动的数据。监管边界、
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