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生成式人工智能的崛起：NVIDIA与研华的创新实践
本文探讨了生成式人工智能的最新发展，重点介绍了NVIDIA和研华科技在这一领域的创新实践。文章涵盖了NVIDIA在生成式AI领域的显著增长、研华科技的边缘AI系统...
掌握提示工程与LangChain：构建智能大语言模型应用的关键技能
NVIDIA 深度学习培训中心推出新课程，聚焦提示工程与LangChain技术，助力开发者构建高效的大语言模型应用。课程涵盖零样本提示、思维链提示、结构化输出等核...
掌握提示工程：NVIDIA新课程助力大语言模型应用开发
NVIDIA深度学习培训中心推出新课程，聚焦提示工程与大语言模型应用开发。课程结合开源Llama-3.1大语言模型、NVIDIA NIM™和LangChain库，帮助学员掌握构建LLM...
NVIDIA快速异常分类器：AI与功能安全的创新融合
NVIDIA与斯坦福大学合作的研究成果在RSS 2024上荣获优秀论文奖。研究表明，NVIDIA快速异常分类器在动态机器人系统中表现出色，性能优于最先进的GPT模型，为AI...
Agentic AI：AI技术的新纪元与未来应用
本文深入探讨了Agentic AI的概念及其与传统AI的区别，并详细介绍了其在制药、气象预测、软件安全等领域的应用。文章还重点分析了黄仁勋在CES 2025上提出的五...
AI Enterprise软件：驱动智能未来的核心引擎
本文深入探讨了NVIDIA AI Enterprise软件在推动人工智能技术落地中的关键作用，涵盖了大模型推理优化、生成式AI应用、数据中心解决方案等内容，揭示了AI技术...
从换行符到跨平台开发：探索NVIDIA在规模扩展基础设施中的技术实践
斯坦福大学CS153课程聚焦“规模扩展的基础设施”，邀请NVIDIA等行业领袖分享实践经验。本文从换行符与回车符的技术细节出发，探讨跨平台开发中的挑战，并关联NV...
斯坦福大学CS153课程：规模扩展基础设施的前沿探索
斯坦福大学CS153课程将聚焦“规模扩展的基础设施”，邀请NVIDIA、Cloudflare、Reddit、Microsoft等公司高管作为讲师，深入探讨人工智能、云计算和网络安全等领...
大语言模型与生成式AI：自动驾驶安全性的革命性突破
本文探讨了大语言模型（LLM）和生成式AI在自动驾驶领域的应用，特别是NVIDIA与斯坦福大学合作开发的算法如何通过实时检测和响应突发异常来增强自动驾驶系统的...
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