GTC2026 | 12 场热门会议带您重温 GTC 精彩时刻!

AI 前沿与未来方向

  这场演讲探讨了硬件创新、系统扩展与算法进步之间关键的交叉点，旨在推动 AI 迈向 2026 - 2030 年的智能体系统时代，实现超低延迟推理和节能扩展。

迈向 AI 的下一个前沿：Jeff Dean 与 Bill Dally 的深度洞察

  演讲嘉宾：Bill Dally | NVIDIA 首席科学家兼 NVIDIA 研究中心高级副总裁
  Jeff Dean | 谷歌首席科学家

NVIDIA 研究中心的 AI 研究突破（由 Two Minute Papers 创始人 Karoly 主持）

  演讲嘉宾：Karoly Zsolnai-Fehér | Two Minute Papers 创始人、研究员
  Marco Pavone | NVIDIA 高级研究总监（更多嘉宾请前往 NVIDIA On-Demand 页面查看）

  他们将深入探讨 AI 领域的最新突破，重点介绍最具前景的新兴技术趋势，并坦诚地探讨该领域目前面临的最大挑战。

物理 AI 与人形机器人

迪士尼“雪宝”：通过物理 AI 从银幕走向现实

  演讲嘉宾：Moritz Baecher | 华特迪士尼幻想工程、苏黎世研究实验室主任

  动画角色例如雪宝 Olaf 的动画化，或是像 BDX 机器人这样的角色设计，都需要在艺术还原度和物理世界的限制之间取得平衡。本场演讲将深入探讨这些机器人角色如何通过模块化机电系统与深度强化学习的深度融合来实现这一平衡。

从概念到生产：人形机器人规模化之路

  演讲嘉宾：Chelsea Finn | 斯坦福大学助理教授、Physical Intelligence 联合创始人
  Amit Goel | NVIDIA 机器人技术与边缘计算生态系统负责人（更多嘉宾请前往 NVIDIA On-Demand 页面查看）

  在推理 AI、大规模仿真和实时边缘计算的技术突破驱动下，人形机器人正从原型机演进为可投入生产的系统。但要实现这一目标，行业必须弥合数字智能与物理现实之间的鸿沟。

开放世界模型如何推动物理 AI 的下一次突破

  演讲嘉宾：Ming-Yu Liu | NVIDIA 生成式 AI 研究副总裁

  本场演讲将探讨最新的 Cosmos 更新如何推动物理感知学习、解锁仿真到现实的能力，并支持长期运行的智能体以及像 OpenClaw 这样的框架，协调大规模持续合成数据生成与推理工作流。

面向真实世界的物理 AI：NVIDIA 机器人研究的愿景

  演讲嘉宾：Jim Fan | NVIDIA 总监、杰出研究科学家
  Yashraj Narang | NVIDIA 机器人研究高级经理
  Yuke Zhu | NVIDIA 总监、杰出研究科学家

  参加本次会议，了解模拟到现实、现实世界学习、模型架构和模型训练方面的研究突破，以及迈向面向现实世界应用的通用具身智能的关键里程碑。

代理式 AI

金融服务中的代理式 AI：模型用例

  演讲嘉宾：Chintan Mehta | 富国银行首席信息官兼数字技术与创新负责人
  Bobby Grubert | 加拿大皇家银行资本市场人工智能与数字创新负责人（更多嘉宾请前往 NVIDIA On-Demand 页面查看）

  聆听由顶尖金融服务创新者组成的专家小组分享他们如何在实际生产用例中应用代理式 AI。与会专家还将探讨在高度监管的金融服务行业中，如何才能将代理式 AI 投入实际生产场景，以及如何有效地衡量新应用案例的投资回报率（ROI）。

自编码智能体：架构、数据飞轮与自主代码修复

  演讲嘉宾：Bartley Richardson | NVIDIA 工程高级总监
  Ali Golshan | NVIDIA 高级总监
  Kris Murphy | NVIDIA 技术产品经理

  AI 智能体正借助自编码、反馈驱动和自适应架构，迅速朝着真正的自主性演进。本场演讲将深入探讨智能体通过数据飞轮实现自我优化的框架 —— 即通过反馈和每次交互持续学习，不断优化自身模型。

代理式 AI 入门

  演讲嘉宾：Erik Pounds | NVIDIA 企业 AI 产品营销高级总监

  本场演讲旨在帮助开发者和技术领导者建立代理式 AI 的清晰认知框架，并提供从实验探索到实际应用的具体路径。

AI 基础设施与开发实践

MLOps 入门：构建 AI 的平台与流程

  演讲嘉宾：Michael Balint | NVIDIA 产品架构总监
  William Benton | NVIDIA 首席产品架构师

  本场演讲将介绍 MLOps 的基础模式，探讨这些新能力如何重塑 AI 设计与运营策略，同时将通过多个用例，剖析新时代下 MLOps 的流程与理想平台。

数字孪生与仿真

加速物理 AI 时代：数字孪生与实时仿真

  演讲嘉宾：Rev Lebaredian | NVIDIA Omniverse 与仿真技术副总裁

  本场演讲将分享在 OpenUSD 和 NVIDIA 加速计算平台、库及生态系统驱动下，基于 OpenClaw 的自主智能体、数字孪生与实时仿真，正如何在物理 AI 时代加速各行各业的突破。

大模型与算法创新

我们如何扩展 Kimi K2.5

  演讲嘉宾：杨植麟 | Kimi（月之暗面）创始人兼 CEO

  探索 Kimi（月之暗面）如何通过开创 Muon 优化器将 Token 学习效率提升一倍，并通过 Day 0 基础设施协同设计最大化训练吞吐量，从而实现对 Kimi K2.5 的扩展。深入理解 AI 原生训练与线性注意力架构，助您解锁更持久运行智能体的潜力。

  前往下方链接，探索涵盖物理 AI、代理式 AI、推理、AI 工厂等主题的精彩会议，在 NVIDIA On-Demand 平台点播观看。