生成式人工智能/大语言模型

2025年 2月 26日

图像和视频理解的视觉语言模型提示工程实践指南

视觉语言模型 (VLMs) 正在以极快的速度发展。2020 年，首批 VLMs 通过使用视觉编码器将视觉理解引入大语言模型 (LLMs) ，
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2025年 2月 26日

借助适用于 LLM 的 NVIDIA NIM 微服务加速科学文献审查

精心设计的系统审查通常是研究人员探索科学领域的第一步。对于刚刚接触该领域的科学家，它提供了该领域的结构化概述。对于专家而言，
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2025年 2月 26日

使用 NVIDIA NIM 构建基于 VLM 的简单多模态信息检索系统

在当今数据驱动的世界中，即使是从少量数据中检索准确信息的能力，对于寻求精简、有效的快速部署、原型设计或实验解决方案的开发者来说也至关重要。
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2025年 2月 26日

在 NVIDIA GPU 上训练的 Microsoft Phi SLM 的多模态最新进展

大语言模型（LLMs）已渗透到各行各业，并改变了技术潜力。但是，由于规模庞大，它们对于许多公司目前面临的资源限制来说并不切实际。
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2025年 2月 25日

代理自主级别与安全性

智能体工作流是 AI 赋能工具的下一次演进。它们使开发者能够将多个 AI 模型关联在一起以执行复杂的活动，
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2025年 2月 25日

定义 LLM 红色团队

在一项活动中，人们为生成式 AI 技术 (例如大语言模型 (LLMs)) 提供输入，以确定输出是否会偏离可接受的标准。
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2025年 2月 25日

基于 Marco 多 AI 智能体框架的可配置图形任务求解在芯片设计中的应用

芯片和硬件设计因其复杂性和先进的技术而面临众多挑战。这些挑战导致在合成、验证、物理设计和可靠性循环期间优化性能、功耗、
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2025年 2月 20日

借助全新的游戏内推理 SDK，将 NVIDIA ACE AI 角色引入游戏

NVIDIA ACE 是一套数字人技术，可借助生成式 AI 让游戏角色和数字助理如生。ACE 设备上模型为自主游戏角色提供代理工作流，
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2025年 2月 20日

使用 Whisper 和 Canary 架构部署 NVIDIA Riva 多语种 ASR，同时选择性地停用 NMT

NVIDIA 持续开发自动语音识别 (ASR) 模型，这些模型在业内树立了基准。 早期版本的 NVIDIA Riva 是一种适用于 ASR 、
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2025年 2月 20日

制造业产品设计工作流程的生成式 AI 转型

长期以来，制造行业的传统设计和工程工作流程一直以顺序迭代的方法为特征，这种方法通常既耗时又需要大量资源。这些传统方法通常涉及需求收集、
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2025年 2月 19日

利用 Evo 2 以全新规模跨进化研究生命生物分子的语言

AI 已从实验好奇心发展为生物学研究的驱动力。 深度学习算法、
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2025年 2月 19日

聚焦：药物发现初创公司 Protai 利用 AlphaFold、蛋白质组学和 NVIDIA NIM 提升复杂结构预测能力

特别是借助 AlphaFold 和 RosettaFold 等突破性成果，
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2025年 2月 14日

使用 NVIDIA TensorRT-LLM 前瞻性解码优化 Qwen2.5-Coder 吞吐量

专注于编码的 大语言模型（LLMs） 已稳步应用于开发者工作流程。从配对编程到自我改进的 AI 智能体 ，这些模型可帮助开发者完成各种任务，
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2025年 2月 13日

使用 DeepSeek-R1 和推理时间缩放实现自动化 GPU 内核生成

随着 AI 模型扩展其功能以解决更复杂的挑战，一种称为“ 测试时扩展 ”或“ 推理时扩展 ”的新扩展法则正在出现。
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2025年 2月 12日

使用 NVIDIA NeMo 框架进行 LLM 模型剪枝和知识蒸馏

模型剪枝和知识蒸馏是功能强大且经济高效的策略，用于从最初较大的同级获得较小的语言模型。 在一篇“ 如何剪枝和蒸馏 Llama-3.1 8B ”…
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2025年 2月 11日

NVIDIA DGX 云推出即用型模板，更好地评估 AI 平台性能

在快速发展的 AI 系统和工作负载环境中，实现出色的模型训练性能远远超出芯片速度。这需要对整个堆栈进行全面评估，从计算到网络，再到模型框架。
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