2026.06.03
NEWS UPDATE
NVIDIA 實現強化學習訓練的端到端 FP8 精度，吞吐量提升最高 48%
隨著大語言模型從簡單的文本生成轉向複雜推理，強化學習扮演著越來越重要的角色。
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2026.06.03
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2026.06.02
NEWS UPDATENVIDIA 發佈 AI 模型服務流水線優化指南：消除模型部署的四大摩擦源
從訓練好的 AI 模型到生產部署，這條路本應平坦，但現實卻充滿坎坷許多團隊花費數周微調模型，卻在導出部署格式時發現層結構損壞、輸入形狀導致運行時錯誤，或版本不匹配導致性能悄然下降。
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2026.06.02
NEWS UPDATENVIDIA 發佈 Nemotron 3 Nano Omni：統一多模態推理的輕量級開源 MoE 模型
智能體系統經常需要在感知到行動的單一循環中處理屏幕、文檔、音頻、視訊和文本等多種輸入。
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2026.06.01
NEWS UPDATENVIDIA 詳解 AI 智能體評估方法：從模型分數轉向任務成功率
隨著 AI 智能體逐步進入真實業務流程，傳統只看模型能力的評估方式已難以覆蓋實際需求。
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2026.06.01
NEWS UPDATENVIDIA 極協同設計破解智能體系統擴展難題：從芯片到平台的全面重構
生成式 AI 的第一階段由
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2026.05.29
NEWS UPDATENVIDIA 提升小語言模型 Bash 命令生成能力：語法約束解碼技術突破
Bash 是 AI 智能體最靈活、最強大的接口之一在合適的系統中，能夠輸出 grep、curl、tar 或 shell 管道的模型，就是在生成可執行的動作。
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