案例检索
找到可借鉴的 AI 路径
从真实业务问题出发，筛选与你的行业、规模和场景更接近的案例。
全部案例
共 2287 条，当前第 126 / 191 页
其他行业 · AI应用
Boltz-2：AI驱动的药物发现
Recursion面临加速药物发现的挑战，传统方法预测蛋白质复合物及其结合亲和力耗时漫长。为此，他们与麻省理工学院Jameel Clinic和CSAIL合作，创建了开源生物分子基础模型Boltz-2。借助BioHive-2超级计算机和NVIDIA cuEquivariance内核，Boltz-2显著提升了预测速度和准确性。其结合亲和力预测的平均皮尔逊相关系数达到0.62–0.66，将结构-亲和力设计周期从数周缩短至数小时，从而加速了对百万级化合物库的探索。
Recursion · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
利用深度学习加速聚变能源研究
普林斯顿大学的研究人员开发了基于深度学习的Fusion Recurrent Neural Network (FRNN)预测代码，用于预测托卡马克聚变反应堆中的等离子体破裂，从而推动清洁能源发展。通过扩展到200块NVIDIA Tesla P100 GPU，并利用欧洲联合环（JET）的数据，他们将破裂预测准确率提升至90%，误报率低于5%，这对于安全运行ITER等聚变反应堆至关重要。
普林斯顿大学 · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
AI驱动的阅读辅导工具
Plabook发现教育领域评估儿童阅读能力耗时，影响教学时间。他们开发了AI阅读平台，利用NVIDIA Riva Speech AI SDK自动化阅读评估，包括口语流利度和阅读障碍筛查。该方案简化了评估流程，提供准确的阅读水平洞察，为教师节省数小时评估时间，提升学生阅读水平和识字能力。
Plabook · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用 · 2015
视觉搜索工具开发
Pinterest发现用户需要轻松找到图像中视觉相似的物品。他们开发了视觉搜索工具，允许用户放大特定对象，利用GPU加速深度学习技术。与伯克利视觉与学习中心合作，使用数十亿Pin图数据集训练模型。该工具提升了图像识别能力，帮助用户发现相关对象和模式。
Pinterest · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
使用深度学习进行图像特征识别
Pinterest面临改善内容发现和用户参与度的挑战。他们采用GPU加速的深度学习技术，分析数十亿用户策划的Pin图数据集，实现高级图像特征识别，从而更好地理解和分类图像。用户获得更个性化的内容推荐，参与度提升。
Pinterest · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
使用NeMo提升模型性能
Perplexity优化其AI驱动的答案引擎，面临提升搜索准确性和降低延迟的挑战。他们利用NVIDIA NeMo定制大语言模型，通过高级调优技术将模型从5亿参数扩展到超过4000亿参数。新版本发布后几天内搜索模型性能提升20%。
Perplexity · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用 · 2023
使用pplx-api实现高效LLM推理
Perplexity提供pplx-api，集成开源大语言模型，利用NVIDIA TensorRT-LLM实现快速推理。该方案运行在配备NVIDIA A100 GPU的AWS EC2 P4d实例上，并正在迁移至配备NVIDIA H100 GPU的P5实例。旨在优化成本同时保持实时应用的高性能。
Perplexity · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
利用视觉AI和数字孪生扩展工厂运营
Pegatron（和硕联合）是一家领先的电子制造商，面临工厂运营优化和生产力提升的挑战。他们开发了两个基于NVIDIA技术的平台：PEGAVERSE用于创建数字孪生以改进生产线设计，PEGA AI用于加速AI代理开发。结果新工厂建设时间减少40%，缺陷率降低67%，缺陷分析准确率从76%提升至近95%。
Pegatron · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用 · 2022
利用NVIDIA A100 GPU加速长读长测序
PacBio的Revio长读长测序系统处理时间过长，影响基因组数据分析效率。他们从传统CPU处理转向NVIDIA A100 GPU，采用CUDA和NVIDIA Parabicks等技术，将循环一致性测序时间从15小时以上缩短至2.5小时，每年可处理多达1300个人类基因组。HiFi测序准确率达99.9%，全基因组测序时间从313分钟降至8分钟。
PacBio · 未披露
更新于 2026年7月
其他行业 · AI应用
借助NVIDIA Omniverse实现生产新高度
OutdoorLiving3D是一家建筑可视化公司，面临渲染时间长达8-12小时的挑战。他们采用NVIDIA Omniverse和NVIDIA RTX GPU（GeForce RTX 3090和RTX A6000），将初始项目渲染时间缩短至1.5小时以内，动画渲染仅需20分钟。团队生产力和远程协作能力得到提升，能够处理34GB点云数据并以30帧/秒渲染。
OutdoorLiving3D · 未披露
更新于 2026年7月