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原创 NVIDIA GTC 开发者社区Watch Party资料汇总
以下是所有涉及到的工具中文解读汇总，希望可以帮到各位7. NVIDIA nvmath-python：高性能数学库的Pyth
2025-03-24 09:34:04
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原创 NVIDIA 开发者社区第十一届Sky Hackathon训练营实验手册---AWS Sagemaker AI部分
在这部分实验中，我们将利用AWS Sagemaker下载并部署NIM。
2025-02-15 20:56:38
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原创 162个例子告诉你在NVIDIA开发者社区夏令营能学到什么
NVIDIA开发者社区AI-Agent夏令营作品合集， 通过这162个例子，向大家展示了在2024 NVIDIA开发者训练营中开发者朋友们用NVIDIA NIM做了什么样的优秀作品
2024-08-21 09:42:56
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原创 2024 NVIDIA开发者社区夏令营环境配置指南(Win & Mac)
2024 NVIDIA开发者社区夏令营环境配置指南(Win & Mac)
2024-08-04 19:04:22
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原创 NVIDIA Chat With RTX安装使用教程
世界各地每天有数百万人使用聊天机器人，由基于 NVIDIA GPU 的云服务器提供支持。现在，这些突破性工具即将登陆由 NVIDIA RTX 提供支持的 Windows PC，以实现本地、快速、自定义的生成 AI。Chat with RTX 是一个技术演示，现已免费下载，可让用户使用自己的内容个性化聊天机器人，并由本地 NVIDIA GeForce RTX 30 系列 GPU 或更高版本（具有至少 8GB 显存和 VRAM）加速。
2024-02-23 05:16:12
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原创 仅需一部智能手机，在NVIDIA Isaac Sim中重建真实场景：终极实战指南
摘要： 借助智能手机和NVIDIA Isaac Sim，可实现真实场景的快速3D重建与机器人仿真。工作流分为四步： 手机拍摄：确保光照均匀、稳定对焦，拍摄高重叠率照片。 COLMAP重建：生成稀疏3D点云与相机位姿，为后续密集重建提供基础。 3DGUT训练：通过MCMC优化将稀疏点云转化为高质量3D高斯溅射模型，并导出为USDZ格式。 Isaac Sim部署：导入场景，添加物理地面和阴影代理，完成机器人仿真环境搭建。 该方案简化了传统3D建模流程，适用于机器人导航、虚拟测试等应用场景。
2025-11-04 14:46:54
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原创 NVIDIA 中国开发者日 ｜ 三场技术分论坛科技演讲一览,活动报名持续热招中
NVIDIA中国开发者日2025将于11月14日在苏州举办，聚焦大语言模型、机器人/物理AI及开发工具三大领域。技术分论坛将带来精彩议题：大语言模型专场分享GPU优化、SGLang框架应用等；机器人专场介绍Cosmos平台、人形机器人落地实践；开发工具专场探讨GPU计算演进、CuTeDSL应用等前沿话题。大会面向全国开发者开放注册，提供与行业领袖交流、获取最新技术动态的机会。
2025-11-04 13:42:57
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原创 在NVIDIA Jetson上实现端到端机器人学习：HuggingFace LeRobot实战指南
摘要： 本文详细介绍了在NVIDIA Jetson设备上运行HuggingFace LeRobot机器人学习框架的完整流程。内容包括硬件要求（推荐Jetson AGX Orin）、JetPack 6环境配置、存储优化建议，以及真实机器人（以Koch v1.1为例）的端到端工作流程：从硬件连接、音频配置、udev规则设置，到数据记录、模型训练和策略评估。特别强调了NVMe SSD存储的重要性，并提供了内存优化、容器配置等实用技巧，帮助开发者在资源受限的边缘设备上实现高效的机器人学习。
2025-10-24 09:53:33
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原创 在NVIDIA Jetson上部署OpenVLA：视觉-语言-动作模型的微调与部署指南
本教程详细介绍了在NVIDIA Jetson平台上部署和优化OpenVLA视觉-语言-动作模型的完整流程。主要内容包括：1）VLA模型架构解析，说明其基于Llama-7B构建，通过动作令牌控制机器人；2）量化和性能验证，在Jetson AGX Orin上测试不同量化方式（FP16/FP8/INT4）的准确率和延迟；3）提供简洁的推理API代码示例；4）通过MimicGen生成模拟训练数据并转换为RLDS格式的工作流程。教程还包含在积木堆叠任务上达到85%准确率的实际验证结果，为具身AI的部署提供了实用参考。
2025-10-24 09:09:34
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原创 启用可扩展的AI驱动分子动力学模拟
AI驱动的分子动力学模拟：构建ML-IAP-Kokkos接口 本文介绍了如何构建ML-IAP-Kokkos接口，将基于PyTorch的机器学习原子间势(MLIPs)集成到LAMMPS分子动力学软件中。该接口由NVIDIA和多个国家实验室合作开发，支持GPU加速的大规模模拟。文章详细说明了构建步骤： 环境准备：需要LAMMPS(Kokkos/MPI/ML-IAP支持)、Python环境和PyTorch模型 实现MLIAPUnified抽象类，定义计算力的核心函数 通过示例展示了LAMMPS与Python模型的
2025-10-23 10:33:45
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原创 一小时内使用NVIDIA Nemotron创建你自己的Bash计算机使用智能体
摘要：本文介绍如何在一小时内使用NVIDIA Nemotron Nano v2构建自然语言Bash智能体，仅需约200行Python代码。系统由两个核心组件构成：Bash类负责命令执行和目录管理，智能体通过Nemotron模型理解用户意图并执行操作。文章详细展示了Bash工具类的实现代码，包括命令白名单、执行逻辑和JSON Schema转换方法，并介绍了如何通过系统提示定义智能体行为。最后还提到可使用LangGraph进一步简化设计。该智能体无需用户编写命令，通过自然语言交互即可完成Bash操作。
2025-10-23 10:15:59
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原创 使用NVIDIA Nemotron构建日志分析多智能体自我修正RAG系统
本文介绍了如何利用NVIDIA Nemotron构建一个多智能体自我修正的RAG系统，用于解决复杂日志分析挑战。系统采用混合检索、智能重排序和相关性评分等技术，通过多智能体协同工作实现日志解析、查询修正和答案生成。文章详细阐述了系统架构、关键组件和实现方法，并提供了快速上手指南。该系统能显著提升日志分析效率，将问题诊断时间从数小时缩短至数秒，为开发运维团队提供有力支持。
2025-10-22 20:44:57
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原创 AI创新的火花：NVIDIA DGX Spark开箱与深度解析
NVIDIA DGX Spark开箱评测：这款被称为"全球最小AI超级计算机"的设备，将1PetaFLOP的AI性能浓缩于150mm×150mm×50.5mm的紧凑机身中。搭载GB10 Grace Blackwell Superchip、128GB统一内存和200Gbps网卡，可处理200B参数的AI模型。约4000美元的定价让数据中心级算力触手可及，支持本地AI模型开发、微调和边缘计算应用，为AI创新提供了强大平台。
2025-10-22 20:42:29
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原创 AI创新的火花：NVIDIA DGX Spark开箱与深度解析
摘要 NVIDIA DGX Spark是一款颠覆性的桌面级AI超级计算机，将1 PetaFLOP算力浓缩于仅1.2公斤的机身中。其核心采用Grace Blackwell架构GB10芯片，集成20核Arm CPU和Blackwell GPU，配备128GB统一内存和4TB NVMe存储，支持200B参数模型的本地处理。凭借200Gbps网络和完整AI软件栈，DGX Spark为开发者提供从模型开发到边缘智能的一站式解决方案，以4000美元价格打破AI算力门槛，有望加速AI创新普及。
2025-10-21 17:21:55
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原创 如何通过共享内存和寄存器溢出优化CUDA内核性能
CUDA 13.0引入共享内存寄存器溢出优化 当CUDA内核寄存器需求超过硬件限制时，传统做法会溢出到高延迟的本地内存。CUDA 13.0新增共享内存溢出功能，允许将溢出数据优先存储在片上共享内存中，显著降低访问延迟并减轻L2缓存压力。 该优化通过.pragma enable_smem_spilling指令启用，编译器会优先使用共享内存存储溢出数据，不足时再回退到本地内存。测试显示，启用后原176字节的本地内存溢出完全转移至共享内存，访问延迟从全局内存级别降至共享内存级别。 这项优化特别适用于寄存器密集型内
2025-10-19 22:14:49
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原创 解锁7倍生成式AI性能：NVIDIA Jetson AGX Thor上的更快、更智能的边缘模型
NVIDIA Jetson AGX Thor实现7倍生成式AI性能提升 NVIDIA通过持续软件优化，使Jetson AGX Thor的生成式AI性能较初始发布提升7倍。最新测试显示，Llama 3.3 70B模型的token输出速度从12.64提升至41.5 tokens/秒，DeepSeek R1 70B模型从11.5提升至40.29 tokens/秒。平台采用两大关键技术：支持FP8和W4A16等量化格式减小模型尺寸，以及通过推测解码技术实现"草稿-验证"加速机制。结合NVFP4量
2025-10-19 21:58:00
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原创 使用NVIDIA cuVS优化向量搜索：从索引构建到实时检索
NVIDIA cuVS加速向量搜索：从GPU索引到CPU部署 NVIDIA cuVS通过GPU加速解决了向量搜索的两大核心挑战：索引构建和查询检索。该工具支持CAGRA、IVF-PQ等先进算法，可将索引构建速度提升高达40倍，并实现与FAISS等主流库的无缝集成。关键特性包括： 闪电般索引构建：利用GPU并行计算，在百万级数据集上实现高效索引 灵活的CPU-GPU互操作：支持在GPU构建索引后部署到CPU环境 多种算法支持：包括CAGRA（GPU原生图索引）和IVF-PQ等 cuVS已帮助Google Cl
2025-10-16 22:03:34
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原创 7个即插即用的Python库，瞬间加速你的数据科学工作流
本文介绍了7个即插即用的Python库替代方案，可显著加速数据科学工作流。通过GPU加速技术，这些库能在不改变现有代码的情况下实现数量级性能提升。主要内容包括：使用cudf.pandas加速pandas操作；利用Polars的GPU引擎优化数据处理；通过cuml.accel提速scikit-learn和UMAP/HDBSCAN等机器学习算法；开启XGBoost的CUDA加速参数；以及使用nx-cugraph扩展NetworkX的图分析能力。这些方案特别适合处理千万级规模数据，帮助数据科学家节省时间、提高效率
2025-10-16 18:22:20
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原创 解锁次世代游戏体验：NVIDIA最新游戏AI与神经渲染技术深度解析
NVIDIA游戏AI与神经渲染技术革新 NVIDIA在Gamescom 2025上发布了RTX神经渲染和ACE生成式AI技术的重要更新。DLSS 4通过Streamline SDK提供更简便的集成方式，支持175+游戏，显著提升帧率和图像质量。RTX Kit引入Cooperative Vectors技术，允许HLSL着色器直接访问Tensor Core，为实时AI渲染开辟新可能。NvRTX 5.6为Unreal Engine带来ReSTIR PT路径追踪和RTX Mega Geometry功能，支持无限光源
2025-10-15 13:18:34
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原创 解密NVIDIA硬件一致性平台的内存管理：NUMA vs. CDMM
本文深入探讨了NVIDIA硬件一致性平台(GH200/GB200/GB300)的两种内存管理模式：NUMA和CDMM。NUMA作为默认模式统一管理CPU和GPU内存，但可能导致GPU显存被非计算任务占用，在Kubernetes环境中引发资源隔离问题。CDMM模式则通过驱动直接管理GPU内存，避免系统干扰，特别适合Kubernetes部署和需要精确内存控制的场景。文章详细对比了两种模式的特点、适用场景和配置方法，为开发者和管理员提供了实用的选择指南，帮助优化GPU加速工作负载的性能表现。
2025-10-15 12:21:27
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原创 使用NVIDIA TAO 6和DeepStream 8构建实时视觉检测管道
NVIDIA TAO 6和DeepStream 8共同构建了端到端的实时视觉检测解决方案。TAO 6支持自监督学习和知识蒸馏技术，可显著提升模型精度（如PCB缺陷检测精度提升4.7%），同时通过模型压缩减少81%的大小。DeepStream 8新增的Inference Builder工具简化了生产部署流程。该方案有效解决了定制模型开发、边缘设备优化和实时部署三大挑战，为制造业质量检测提供了高效AI应用框架。
2025-10-14 12:26:31
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原创 利用CUDA-X数据科学套件，GPU加速模型训练全攻略
GPU加速树模型训练：制造业数据科学高效方案 本文介绍了利用NVIDIA CUDA-X数据科学套件加速树模型训练的方法。制造业结构化数据特别适合XGBoost、LightGBM和CatBoost等树模型，其优势在于处理表格数据的能力和模型可解释性。文章对比了三种主流梯度提升框架的GPU加速特性，并通过代码示例展示了渐进式特征评估流程，包括合成数据生成、特征重要性排序和模型性能评估。该方法可帮助工程师在半导体等制造业场景中快速识别关键特征，优化模型性能，同时利用GPU实现百倍训练加速。
2025-10-14 10:16:53
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原创 使用NVIDIA Nemotron构建日志分析多智能体自我修正RAG系统
本文介绍了利用NVIDIA Nemotron构建的多智能体自我修正RAG系统，用于解决复杂日志分析的挑战。该系统通过混合检索、智能重排序、相关性评分和生成等核心组件，结合多智能体协同工作流，实现了从海量日志中自动提取关键洞察的能力。文章详细阐述了系统架构、关键技术及实现方法，并提供了快速上手指南。该系统能显著提升日志分析效率，将问题诊断时间从数小时缩短到数秒，适用于DevOps、网络安全等多个领域。
2025-10-12 12:04:25
816
原创 NVIDIA Isaac Lab与Newton：从仿真到现实的机器人学习新篇章
NVIDIA Isaac Lab与Newton物理引擎的结合开创了机器人学习新范式，实现了从仿真到现实的完整工作流。Newton作为专为机器人学习设计的开源引擎，支持大规模并行计算和精确物理仿真。本文展示了四足机器人运动策略的端到端开发流程：首先在Newton中进行高效训练，接着通过Sim2Sim验证策略鲁棒性，最后无缝部署到物理硬件。这套方案还适用于复杂任务如布料操作，展现了在柔性物体交互中的强大仿真能力。Isaac Lab与Newton的组合大幅提升了机器人学习效率，为从虚拟训练到现实应用提供了可靠的技
2025-10-12 11:39:55
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原创 RunAI与Dynamo强强联合：智能多节点调度如何引爆LLM推理效率
摘要： NVIDIA Run:ai v2.23与Dynamo深度集成，通过智能多节点调度优化大规模语言模型（LLM）推理效率。Dynamo专为分布式推理设计，支持分离式预填充与解码、动态GPU调度及KV缓存卸载，但多组件协调仍是挑战。Run:ai的Gang调度确保原子化部署，拓扑感知调度优化组件放置，减少跨节点延迟。实战指南详细演示了如何在Run:ai环境部署Dynamo，结合Kubernetes实现高效推理服务。这一方案为LLM生产部署提供了关键的性能与资源利用率保障。
2025-10-11 11:51:18
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原创 Isaac Lab 2.3深度解析：全身控制与增强遥操作如何重塑机器人学习
NVIDIA Isaac Lab 2.3带来机器人学习的三项突破：1）增强的遥操作支持更多设备并改进上身控制，实现更自然的技能转移；2）SkillGen工作流将人类演示与GPU运动规划结合，自动生成无碰撞的演示数据；3）创新的运动-操作合成技术，通过解耦导航与操作，从纯操作演示生成大规模耦合数据集。这些功能显著简化了复杂机器人系统的开发流程，为人形机器人和灵巧操作任务提供了强大的基础设施支持。
2025-10-11 11:28:34
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原创 CUDA 13.0深度解析：统一ARM生态、UVM增强与GPU共享的革命
摘要： NVIDIA CUDA 13.0为嵌入式和边缘计算带来重大革新，统一ARM生态工具链实现"一次构建，随处部署"，支持Jetson Thor等平台。其核心特性包括：1）统一虚拟内存（UVM）实现硬件级一致性，允许GPU直接访问主机内存，简化编程并提升性能；2）增强多进程服务（MPS）和绿色上下文（Green Contexts），优化GPU资源共享效率，支持多AI代理并发执行。这些改进显著降低了开发复杂度，提升了机器人、自动驾驶等边缘AI应用的性能与能效，标志着边缘计算进入新纪元。
2025-09-28 20:29:35
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原创 NVIDIA Warp v1.9.0深度解析：GPU加速物理仿真与计算的革命性进展
摘要：NVIDIA Warp v1.9.0带来三项重大革新：1）完全重写的可微分行进立方体算法，实现跨平台兼容和AI集成；2）增强的提前编译功能支持二进制模块分发，保护知识产权；3）性能优化包括图捕获线性求解器和自动分块技术。编程模型更Pythonic，支持IntEnum、内核本地数组等新特性。该版本显著提升了GPU加速物理仿真和计算的能力，同时改善了开发者体验。
2025-09-28 20:15:38
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原创 R²D²深度解析：NVIDIA三大神经网络突破如何变革机器人学习
NVIDIA研究院在机器人学习领域取得了三项突破性的神经网络创新，并于CoRL 2025上隆重推出，统称为**R²D² (NVIDIA Robotics Research and Development Digest)**
2025-09-26 13:27:17
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原创 NVIDIA Dynamo深度解析：如何优雅地解决LLM推理中的KV缓存瓶颈
NVIDIA Dynamo：突破LLM推理KV缓存瓶颈的创新方案 NVIDIA Dynamo通过KV缓存卸载技术有效解决了大语言模型推理中的内存瓶颈问题。在Transformer架构中，KV缓存随输入序列长度线性增长，常占用数十GB显存，成为性能瓶颈。Dynamo采用创新的三层架构（模型集成层、内存管理层、存储传输层），借助NVIDIA NIXL传输库实现KV缓存在GPU显存与外部存储间的智能调度，显著提升系统性能。该技术可支持超长上下文窗口，提高并发处理能力，降低基础设施成本，特别适用于长会话、高并发服务
2025-09-26 13:04:09
1263
原创 CUDA 13.0重磅发布：统一ARM生态、UVM与更多开发者利器深度解析
CUDA 13.0重磅发布：统一ARM生态与创新特性解析 NVIDIA最新发布的CUDA 13.0带来了多项突破性特性，显著提升了GPU加速计算的开发体验。关键更新包括：1）首次实现ARM生态系统的统一，简化了服务器与嵌入式平台（如Jetson）的开发流程，支持"一次构建、随处部署"；2）在Jetson平台引入统一虚拟内存（UVM）和完全一致性支持，使GPU可直接访问主机内存，大幅简化编程模型；3）新增多进程服务（MPS）增强、轻量级绿色上下文等开发者工具。这些创新将显著降低开发复杂度，
2025-09-23 15:19:00
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原创 NVIDIA 2025 Hackathon年度总决赛圆满落幕：AI Agent技术创新成果丰硕
NVIDIA 2025 Hackathon年度总决赛成功举办，聚焦"智能体生态"主题，吸引了400+开发者参赛。赛事由NVIDIA与阿里云天池平台合作，提供NeMo Agent Toolkit等技术支持。65支队伍提交作品，展示了多智能体协作、MCP协议应用等创新成果。获奖项目涵盖机器人设计、量化交易、农业智能化等领域，其中RoboGen机器人设计平台获得冠军。大赛推动了AI Agent技术发展，为开发者提供了实践与交流平台。
2025-09-23 11:06:19
2235
原创 深度解析 CUDA-QX 0.4 加速 QEC 与求解器库
NVIDIA CUDA-QX 0.4平台为量子纠错（QEC）研究提供革命性解决方案，通过集成GPU加速显著提升工作流效率。该版本实现了从代码定义、含噪模拟到校验子解码的全流程自动化，其中关键创新包括：1）一键式生成高保真度探测器错误模型（DEM），消除传统手动流程的瓶颈；2）基于cuQuantum SDK的GPU加速张量网络解码器，在保持最佳精度的同时实现数量级性能提升。平台通过统一API简化了QEC研究流程，使研究人员能专注于算法创新而非工程实现，为容错量子计算研究提供了强大的开发基础。
2025-09-22 18:36:26
745
原创 量化感知训练：如何恢复低精度模型的准确性
摘要：本文探讨了深度学习模型量化部署的三种关键技术：后训练量化(PTQ)、量化感知训练(QAT)和量化感知蒸馏(QAD)。PTQ简单高效但可能导致精度下降，QAT通过训练过程中模拟量化操作来恢复精度，QAD则结合知识蒸馏进一步优化性能。文章详细介绍了QAT/QAD的工作原理，并展示了如何利用NVIDIA TensorRT工具链实现这些技术。这些方法能在保持模型精度的同时显著提升推理效率，特别是对于大型语言模型等复杂场景，为AI模型的高效部署提供了重要解决方案。
2025-09-22 13:28:35
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原创 NV-FP4：以4位的速度与效率，实现16位的训练精度
摘要： NVIDIA推出创新4位浮点格式NV-FP4，通过算法与硬件协同设计，在保持16位训练精度的同时显著提升效率。NV-FP4采用“3-1-0”非对称结构，结合两阶段量化策略和硬件加速逆量化，有效减少内存占用并优化计算性能。实验显示，在Llama等大型语言模型训练中，NV-FP4精度与BF16相当，性能较FP8提升1.7倍。该技术已深度集成至NVIDIA Transformer Engine，开发者可通过简单API调用实现高效低精度训练，为AI模型规模化提供新范式。
2025-09-22 13:20:13
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原创 NVIDIA Rubin CPX：为百万级Token上下文工作负载加速推理性能与效率
NVIDIA在COMPUTEX 2024推出Rubin平台，其核心创新是专为LLM预填充阶段设计的CPX处理器。该处理器与Rubin GPU协同工作，通过异构计算解决百万级Token上下文带来的计算瓶颈。CPX针对预填充阶段的计算密集型特性进行优化，与GPU分工协作：CPX处理预填充，GPU专注于生成阶段。这种架构使预填充性能提升4倍，整体推理性能提升3倍，同时能效提高1.5倍。平台采用MGX模块化设计，支持NVLink 6高速互连，并配合TensorRT-LLM和NIM软件生态，为超长上下文AI应用提供端
2025-09-21 08:38:04
876
原创 小语言模型（SLM）：构建可扩展智能体AI的关键
本文探讨了小型语言模型(SLM)在构建可扩展AI智能体中的关键作用。随着AI从单一任务模型向多功能智能体转变，大规模部署面临成本、延迟和可控性等挑战。SLM通过其70亿-130亿参数量在性能与成本间取得平衡，成为解决方案。 智能体工作流包含推理规划、工具使用和反思修正三个阶段，传统依赖大型通用模型面临高成本、高延迟等局限。文章提出"模型即微服务"架构，由调度器和专家SLM协同工作，实现成本效益、低延迟和专业精准。 NVIDIA NeMo框架支持SLM全流程构建，包括数据准备、监督微调和强
2025-09-20 12:51:24
764
原创 深入解析推测解码：降低AI推理延迟的前沿技术
推测解码：降低AI推理延迟的前沿技术 大型语言模型(LLM)的自回归推理面临显著延迟问题。推测解码技术通过"草稿-验证"机制有效优化这一过程：使用小型草稿模型快速生成候选词元序列，再通过目标模型一次性并行验证，仅需一次前向传播即可确认多个有效词元。NVIDIA TensorRT-LLM对该技术提供原生支持，开发者只需简单配置即可获得2-3倍的性能提升。理想草稿模型应具备高速、与目标模型高度一致的特点，配合TensorRT-LLM的优化内核和Triton推理服务器，可显著提升LLM的生产环
2025-09-20 12:42:08
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原创 隆重推出 NVIDIA Jetson Thor：物理 AI 的终极平台
NVIDIA推出Jetson Thor开发者套件，为物理AI和人形机器人提供强大计算平台。该套件基于Blackwell架构，具备2070 FP4 TFLOPS AI计算能力，支持多实例GPU技术，可同时处理实时控制和高级推理任务。配备128GB内存、14核CPU及丰富接口，Jetson Thor能运行复杂的生成式AI模型，实现物体识别、导航等机器人功能。新品相比前代性能提升7.5倍，能效提高3.5倍，支持FP4/FP8动态切换，是构建新一代通用机器人的理想硬件基础。
2025-08-29 11:55:20
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原创 使用 Wheel Variants 简化 CUDA 加速 Python 安装和打包工作流
摘要： Wheel Variants 是一种新型 Python 打包格式，旨在解决 GPU 加速包（如 PyTorch）的安装复杂性。当前 Wheel 格式缺乏对异构硬件（如不同 CUDA 版本）的精细支持，导致用户需手动匹配安装命令。NVIDIA 联合 Meta、Astral 等推出的 WheelNext 倡议扩展了 Wheel 标签系统，允许同一包版本针对不同硬件配置提供多版本 Wheel 文件。PyTorch 2.8.0 已实验性支持该格式，用户可通过 uv 安装工具体验改进后的安装流程。
2025-08-29 10:11:02
1056
第六届Sky Hackathon知识图谱
2022-05-21
人脸口罩检测(含运行代码+数据集)
2022-05-13
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