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探讨小型语言模型（SLM）如何通过为企业提供具成本效益、高效的解决方案，正在转变代理AI；而大型语言模型（LLM）仍然在复杂任务中占据重要地位。

英伟达的GPU内存交换技术旨在通过优化GPU利用率和最小化延迟来降低部署大型语言模型的成本并提高性能。

阿里巴巴推出具有混合MoE架构的Qwen3-Next模型，在NVIDIA的先进平台上提高了AI的效率和性能。

根据 NVIDIA 的见解，探讨为何通用漏洞披露（CVE）应该专注于框架和应用程序，而非 AI 模型。

探索CUDA-X数据科学如何利用GPU优化库加速模型训练，提高制造业数据科学的性能和效率。

NVIDIA推出了针对RTX PC本地运行大语言模型的优化，借助Ollama和LM Studio等工具，提升AI应用的性能和隐私。

探索NVIDIA的TensorRT模型优化器如何利用剪枝和蒸馏技术提升大型语言模型的效率，使其更具成本效益。

NVIDIA的NVL72系统通过引入广域专家并行化，优化性能并降低成本，正在改变大型MoE模型的部署。

根据 Leonardo.Ai，探索谷歌的 Veo 3 和 OpenAI 的 Sora 2 在广告、社交媒体视频和电影级真实感等创造性任务中的优缺点。

NVIDIA推出新AI模型，Nemotron Vision、RAG和Guardrail，旨在通过改进推理、安全性和检索能力来增强专业化AI代理。

NVIDIA的BioNeMo Recipes简化了使用PyTorch进行大规模生物学模型训练，通过Transformer引擎和其他先进技术提高性能。

Character.AI的Kaiju模型为对话式AI提供了一种可扩展且高效的解决方案，通过创新的架构特点关注安全性和参与度。