https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/recent-posts/ Latest posts from https://developer.nvidia.com/zh-cn/blog/recent-posts/. follow.is: None http://www.rssboard.org/rss-specification python-feedgen Mon, 13 Jul 2026 03:20:41 +0000 https://developer.nvidia.cn/blog/building-ai-agents-for-ar-glasses-and-xr-devices-with-nvidia-xr-ai/ 2026年 6月 16日使用 NVIDIA XR AI 为 AR 眼镜和 XR 设备构建 AI 智能体为 AR 眼镜和可穿戴设备打造的开发者面临着基础设施缺口。硬件已准备就绪，但要打造 AI 体验，需要集成实时摄像头和麦克风流、2 MIN READ https://developer.nvidia.cn/blog/inside-nvidia-halos-for-robotics-a-full-stack-functional-safety-system-for-physical-ai/ 2026年 6月 22日深入了解适用于机器人的 NVIDIA Halos：适用于物理 AI 的全栈功能安全系统物理 AI—即在工厂、仓库、医院和家中与人类自主协作的机器人——的到来比大多数人预期的要快。随着空间变得越来越非结构化，机器人走出牢笼，4 MIN READ https://developer.nvidia.cn/blog/enable-real-time-ai-for-high-speed-data-acquisition-with-daqiri/ 2026年 6月 22日借助 DAQIRI 实现用于高速数据采集的实时 AI当 AlphaFold2 在 2020 年彻底改变药物研发时，3 MIN READ https://developer.nvidia.cn/blog/cccl-runtime-a-modern-c-runtime-for-cuda/ 2026年 6月 22日CCCL 运行时：适用于 CUDA 的现代 C++ 运行时NVIDIA CUDA 核心计算库 (CCCL) 可为 CUDA 开发者提供令人愉悦且高效的 C++ 和 Python 抽象。它具有以下特性：3 MIN READ https://developer.nvidia.cn/blog/how-telcos-build-autonomous-networks-with-agentic-ai/ 2026年 6月 22日电信公司如何利用代理式 AI 构建自主网络电信运营商正在跨网络运营、客户服务和后台工作流采用 AI，但大多数运营商仍处于自主化的早期阶段。例如，在网络运营中，2 MIN READ https://developer.nvidia.cn/blog/build-an-ai-scientist-for-life-science-discovery-with-nvidia-bionemo-agent-toolkit/ 2026年 6月 23日使用 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 打造适用于生命科学发现的 AI 科学家AI 科学家正在成为科学计算的新界面。这些智能体可以阅读论文、编写代码、生成假设、调用 API、检查文件并对结果进行迭代。2 MIN READ https://developer.nvidia.cn/blog/boost-inference-performance-up-to-15x-on-nvidia-blackwell-using-dflash-speculative-decoding/ 2026年 6月 23日使用 DFlash 预测解码，在 NVIDIA Blackwell 上将推理性能提升高达 15 倍随着 AI 系统从单轮交互转向协调的多智能体工作流，低延迟 推理 成为越来越重要。自回归 LLM 按顺序生成 token，2 MIN READ https://developer.nvidia.cn/blog/maximize-ai-factory-energy-efficiency-through-full-stack-inference-and-training-optimizations/ 2026年 6月 23日通过全栈推理和训练优化，更大限度地提高 AI 工厂的能效为运行 AI 工厂，电力成本可占运营支出（OpEx）的 40%。每瓦可用于开销、数据摄取、训练，或为客户生成 token。2 MIN READ https://developer.nvidia.cn/blog/accelerating-bev-pooling-on-nvidia-gpus-for-physical-ai-applications/ 2026年 6月 24日加速 NVIDIA GPU 上用于物理 AI 应用的 BEV 池化鸟瞰图 (BEV) 感知是智能汽车 (智能汽车) 、机器人和空间 AI 系统日益常见的设计模式。5 MIN READ https://developer.nvidia.cn/blog/how-krafton-built-pubg-ally-a-co-playable-character-powered-by-nvidia-ace/ 2026年 6月 25日问答：KRAFTON 如何打造由 NVIDIA ACE 提供支持的可协同游玩角色 PUBG Ally游戏中的 AI 伙伴长期以来一直受到固定对话的限制。PUBG Ally 是另一种系统。这款 AI 队友由 KRAFTON 为“绝地求生 (…2 MIN READ https://developer.nvidia.cn/blog/scaling-ai-inference-across-multiple-gpus-using-nvidia-tensorrt-with-multi-device-inference-support/ 2026年 6月 25日使用 NVIDIA TensorRT 和多设备推理支持，跨多个 GPU 扩展 AI 推理生成式 AI 工作负载的显存和计算预算正迅速超出单个 GPU。对于构建媒体生成工作流的推理开发者而言，4 MIN READ https://developer.nvidia.cn/blog/streamlining-resource-binding-with-end-to-end-support-for-vulkan-descriptor-heaps/ 2026年 6月 25日通过对 Vulkan 描述符堆的端到端支持简化资源绑定着色器是处理光线、像素、几何图形和纹理等视觉数据以产生特定渲染效果的 GPU 程序。着色器通过称为资源绑定的过程查找必要的数据。2 MIN READ https://developer.nvidia.cn/blog/creating-the-nvidia-nemotron-3-ultra-nvfp4-checkpoint-with-nvidia-model-optimizer/ 2026年 6月 26日使用 NVIDIA Model Optimizer 创建 NVIDIA Nemotron 3 Ultra NVFP4 Checkpoint随着上下文窗口变长，高效移动大型模型权重对性能至关重要。解决此问题的常用方法是量化，这是一种将模型权重压缩为较小数据格式的优化技术。6 MIN READ https://developer.nvidia.cn/blog/deploy-a-production-ready-nvidia-ai-q-blueprint-on-oracle-cloud-infrastructure/ 2026年 6月 26日在 Oracle 云基础设施上部署生产就绪型 NVIDIA AI-Q Blueprint在过去两年中，AI 智能体发生了巨大变化。第一个问题一次只能回答一个问题。接下来是多轮聊天，模型可以在会议中保留一些上下文。如今，3 MIN READ https://developer.nvidia.cn/blog/how-to-govern-autonomous-agents-in-enterprise-ai-factories/ 2026年 6月 29日如何治理企业 AI 工厂中的自主智能体AI 智能体正在迅速超越聊天。它们检查代码、运行测试、阅读文档、搜索知识库、查询内部系统，并代表用户运行几个小时。这样不仅可以提高工作效率，1 MIN READ https://developer.nvidia.cn/blog/nvidia-bluefield-dpu-ai-cloud-efficiency-trust/ 2026年 7月 1日NVIDIA BlueField DPU：助力 AI 云兼顾效率与可信随着大模型和高性能 AI 业务全面上云，用户的核心诉求正在从“有没有算力”转向“算力是否可控、是否隔离可信、能否高效调度”。1 MIN READ