2025.01.09
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NVIDIA Jetson Orin Nano Super Developer Kit：软件更新带来的边缘生成式 AI 能力
生成式 AI 格局正在迅速发展，新的 大语言模型 (LLMs)、视觉语言模型 (VLMs) 和视觉语言动作 (VLAs) 模型每天都在涌现。
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2025.01.09
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2025.01.09
新闻中心利用 NVIDIA NeMo-Aligner 进行监督式微调的数据高效知识蒸馏
知识蒸馏是一种将更大的教师模型的知识转移到更小的学生模型的方法，理想情况下可生成紧凑、易于部署的学生，且准确度与教师相当。
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2025.01.09
新闻中心NVIDIA OptiX 着色器绑定表优化：减少光线追踪数据冗余
NVIDIA OptiX 是通过 CUDA 实现 GPU 加速光线追踪的 API，通常用于渲染包含各种物体和材质的场景。
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2025.01.08
新闻中心RAPIDS cuML 多标签分类 GPU 加速方案与评估路径
现代分类工作流程通常需要将单个记录和数据点分类为多个类别，而不仅仅是分配单个标签。
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2025.01.08
新闻中心在 NVIDIA RTX AI PC 上部署智能体与数字人的方案路径
NVIDIA 刚刚发布了一系列小语言模型 (SLMs)，可增加数字人用于增强响应能力的信息量和类型。
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2025.01.08
新闻中心微调小型语言模型：面向代码审查的自动化评估方法
生成式 AI 通过 推动众多 应用的创新和提高效率，正在改变企业。然而，采用大型 基础模型 会带来一些挑战，包括高成本、慢性能、以及数据隐私问题。
常见问题 点击展开 收起
资讯中心的技术内容如何核验？
产品规格、软件版本、兼容性和性能结论优先依据厂商公开资料、版本文档与项目核验记录。缺少证据的配置不会写成确定结论，涉及具体环境时仍需结合设备型号和版本复核。
资讯文章中的架构可以直接用于项目吗？
不能直接照搬。文章提供的是设计思路和检查方法，正式方案还需要确认 GPU 与服务器规模、现网设备、网络体系、机房条件、软件版本、扩容目标和验收口径。
如何让中科新远协助核验兼容性？
请提供服务器和交换机型号、网卡或 DPU 料号、端口速率与形态、线缆距离、操作系统、驱动固件版本以及计划运行的业务或测试目标。
中科新远能提供哪些 NVIDIA 项目支持？
依托 NVIDIA Compute 与 Networking Elite 合作伙伴能力，中科新远可协助产品选型、BOM 核验、网络规划、PoC 测试、实施交付和验收准备；具体合作与交付范围以当前有效资质和项目确认结果为准。
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