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NVIDIA RTX Spark 将本地编码智能体、模型微调、编译、测试与部署整合到一台机器。本文介绍 GB10、128GB 统一内存与 Grace/Blackwell 架构的开发性能，Windows on Arm、PyTorch-CUDA 和 CUDA-X 软件生态，以及 Pi、Junie Local、Nemotron 模型、媒体 AI SDK 和现有 Windows 应用迁移路径，帮助开发者在
本文介绍 NVIDIA Sentry 如何在 BlueField-4 DPU 的独立信任域中为 AI 智能体提供运行时保护。通过 DOCA Tower 检查通信与执行访问策略，结合 DOCA Argus 实时内存内审、身份验证、专用模型行为检测和防篡改遥测，将 OpenShell 的软件安全边界扩展到硬件隔离防护，并与企业 XDR、SIEM 平台集成。
本文介绍 NVIDIA OpenShell 参考架构如何在智能体之外实施确定性治理，并结合 NVIDIA Vera CPU、BlueField-4 DPU 和 NVIDIA Sentry，构建兼顾性能、隔离与运行时安全的可扩展智能体基础设施。涵盖网关、Supervisor、沙盒、策略验证器，以及 CoreWeave 的沙盒启动和智能体任务性能测试。
存储架构，解析如何减少重复计算、加速推理响应，提升规模化。3. 填写报名信息并提交，即可完成注册。网络创新与重要动态，聚焦五大网络架构与。或复制并打开以下链接，进入报名页；从物理到虚拟：网络基础设施驱动。本次在线研讨会将探索。技术专家带你打破技术壁垒，解锁。更有价值：网络与存储的协同之道。加入本次研讨会微信直播交流群。构建超大规模网络：适用于百万。工厂性能优化与部署验证。打破数据瓶颈：面向代理式。
11 月 10 日 14:30 至 16:40，China AI Infra Day 从物理到虚拟：网络基础设施驱动 AI 工厂 重磅来袭！本次在线研讨会将探索 NVIDIA 在 GTC 柏林期间发布的最新 AI 网络创新与重要动态，聚焦五大网络架构与 AI 工厂创新，并推出技术专场与业务专场两场主题活动： 技术专场：聚焦五大网络架构、Spectrum-X
课程以 Meridian Response 为基础，这是一个虚拟的人道主义物流组织，需要对传入的防洪响应现场报告进行分类并将其分配到正确的团队。您将首先构建一个评测，定义该任务“更好”意味着什么，然后度量一个库存 8B 开放权重模型，测试提示词的上限，生成针对性的合成训练数据，使用监督微调训练 LoRA 适配器，并在任务行为基本到位后，使用直接偏好优化 (DPO) 来提高响应质量。，访问 NVID
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本文比较密集模型与 MoE 模型的活动参数、吞吐和路由机制，说明在质量、延迟、显存与部署约束下如何选择模型架构。
本文展示 AI 智能体如何把 Blender 场景准备成用于仿真的 OpenUSD 资产，包含语义、材质、传感器、物理属性、渲染预检和 SimReady 验证。
本文介绍如何用 NVIDIA Earth-2 和 Earth2Studio 将最新气象观测纳入预测，演示区域与全球数据同化工作流，以及 CorrDiff-SDA、StormCast-SDA 和 HealDA。
