<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Nvidia on TPOW Lab</title><link>https://tpow-001.netlify.app/tags/nvidia/</link><description>Recent content in Nvidia on TPOW Lab</description><generator>Hugo</generator><language>en</language><copyright>Copyright &amp;copy; 2025-2026 TPOW-001. All Rights Reserved.</copyright><lastBuildDate>Fri, 12 Jun 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://tpow-001.netlify.app/tags/nvidia/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>SkillSpector 完整教學 — AI Agent Skill 安全掃描器</title><link>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-12-nvidia-skillspector-tutorial/</link><pubDate>Fri, 12 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-12-nvidia-skillspector-tutorial/</guid><description><![CDATA[<h1 id="skillspector-完整教學--ai-agent-skill-安全掃描器" data-numberify>SkillSpector 完整教學 — AI Agent Skill 安全掃描器<a class="anchor ms-1" href="#skillspector-完整教學--ai-agent-skill-安全掃描器"></a></h1>

<h2 id="1-專案定位" data-numberify>§1 專案定位<a class="anchor ms-1" href="#1-專案定位"></a></h2>

<h3 id="11-解決什麼問題" data-numberify>1.1 解決什麼問題<a class="anchor ms-1" href="#11-解決什麼問題"></a></h3>
<p>AI agent skill（如 Claude Code skill、Codex CLI skill、Gemini CLI skill）在安裝時幾乎沒有審查機制。根據 NVIDIA 引用的研究 &ldquo;Agent Skills in the Wild&rdquo;（Liu et al., 2026），在 42,447 個 skill 樣本中：</p>]]></description></item><item><title>NVIDIA Cosmos 教學手冊 — Physical AI 的 World Foundation Model 入門</title><link>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-02-cosmos-tutorial/</link><pubDate>Tue, 02 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-02-cosmos-tutorial/</guid><description><![CDATA[<h1 id="nvidia-cosmos-教學手冊" data-numberify>NVIDIA Cosmos 教學手冊<a class="anchor ms-1" href="#nvidia-cosmos-教學手冊"></a></h1>
<blockquote>
<p>這份手冊把 <code>nvidia/cosmos</code> 從「Physical AI 入口 hub」拆成可讀、可實作、可資安審查的內部知識文件。
對應 gh-save metadata 報告：<code>inbox/2026-06-02-github-nvidia-cosmos.md</code>
對應姊妹文件（NVIDIA 生態系）：<code>inbox/2026-06-02-tutorial-Nemotron.md</code></p>]]></description></item><item><title>NVIDIA Isaac GR00T N1.7 — 人形機器人 VLA 基礎模型完整教學</title><link>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-02-isaac-gr00t-tutorial/</link><pubDate>Tue, 02 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-02-isaac-gr00t-tutorial/</guid><description><![CDATA[<h1 id="nvidia-isaac-gr00t-n17--人形機器人-vla-基礎模型完整教學" data-numberify>NVIDIA Isaac GR00T N1.7 — 人形機器人 VLA 基礎模型完整教學<a class="anchor ms-1" href="#nvidia-isaac-gr00t-n17--人形機器人-vla-基礎模型完整教學"></a></h1>
<blockquote>
<p>本教學針對「想把人形機器人 VLA 模型整合進 sim-to-real 管線、或想在自家機器人上 finetune 的工程師」撰寫。涵蓋安裝、架構、實際應用、資安、整合進 NVIDIA Physical AI 全家桶（Cosmos / Nemotron / Isaac Sim）的工作流。</p>]]></description></item><item><title>Tutorial: NVIDIA-BioNeMo/bionemo-framework — 完整解讀（biopharma foundation model 訓練引擎，含 ESM-2 / AMPLIFY / Evo2 / Geneformer / CodonFM / MoCo 全套 recipes）</title><link>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-02-bionemo-framework-tutorial/</link><pubDate>Tue, 02 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-02-bionemo-framework-tutorial/</guid><description><![CDATA[<h1 id="nvidia-bionemobionemo-framework-完整教學" data-numberify>NVIDIA-BioNeMo/bionemo-framework 完整教學<a class="anchor ms-1" href="#nvidia-bionemobionemo-framework-完整教學"></a></h1>
<blockquote>
<p><strong>一句話定位</strong>：NVIDIA Clara BioPharma 平台的<strong>訓練引擎開源層</strong> — GPU 高度最佳化的 recipe 與工具集，把 NVIDIA 在 LLM 上的全套絕活（<strong>TransformerEngine FP8/MXFP8/NVFP4</strong> 低精度、<strong>megatron-FSDP</strong>、<strong>context parallel</strong>、<strong>sequence packing</strong>、<strong>Hopper / Blackwell</strong> 架構優化）搬到 biopharma 領域：從 <strong>蛋白質</strong>（ESM-2 8M→15B、AMPLIFY）、<strong>單細胞 RNA</strong>（Geneformer）、<strong>基因體</strong>（Evo2 1B→40B，1M+ nt context）、<strong>codon</strong>（CodonFM 1B/5B）、<strong>生成式小分子</strong>（MoCo 系列 interpolant：DDPM/VDM/CFM/D3PM/MDLM/DFM），到通用 LLM（Llama3 144K context、Mixtral MoE、Qwen2.5/3）的 biopharma 適配版。整合 <strong>NVIDIA AI 全家桶</strong>（Megatron-Bridge / Automodel / TransformerEngine / NIM），是 NVIDIA/BioNeMo Blueprint hub 的<strong>底層引擎</strong>。</p>]]></description></item><item><title>Tutorial: NVIDIA-BioNeMo/bionemo-framework — 完整解讀（biopharma foundation model 訓練引擎，含 ESM-2 / AMPLIFY / Evo2 / Geneformer / CodonFM / MoCo 全套 recipes）</title><link>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-02-bionemo-framework/</link><pubDate>Tue, 02 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-02-bionemo-framework/</guid><description><![CDATA[<h1 id="nvidia-bionemobionemo-framework-完整教學" data-numberify>NVIDIA-BioNeMo/bionemo-framework 完整教學<a class="anchor ms-1" href="#nvidia-bionemobionemo-framework-完整教學"></a></h1>
<blockquote>
<p><strong>一句話定位</strong>：NVIDIA Clara BioPharma 平台的<strong>訓練引擎開源層</strong> — GPU 高度最佳化的 recipe 與工具集，把 NVIDIA 在 LLM 上的全套絕活（<strong>TransformerEngine FP8/MXFP8/NVFP4</strong> 低精度、<strong>megatron-FSDP</strong>、<strong>context parallel</strong>、<strong>sequence packing</strong>、<strong>Hopper / Blackwell</strong> 架構優化）搬到 biopharma 領域：從 <strong>蛋白質</strong>（ESM-2 8M→15B、AMPLIFY）、<strong>單細胞 RNA</strong>（Geneformer）、<strong>基因體</strong>（Evo2 1B→40B，1M+ nt context）、<strong>codon</strong>（CodonFM 1B/5B）、<strong>生成式小分子</strong>（MoCo 系列 interpolant：DDPM/VDM/CFM/D3PM/MDLM/DFM），到通用 LLM（Llama3 144K context、Mixtral MoE、Qwen2.5/3）的 biopharma 適配版。整合 <strong>NVIDIA AI 全家桶</strong>（Megatron-Bridge / Automodel / TransformerEngine / NIM），是 NVIDIA/BioNeMo Blueprint hub 的<strong>底層引擎</strong>。</p>]]></description></item><item><title>Tutorial: NVIDIA-NeMo/Nemotron — 完整解讀（Nemotron 3 Super/Nano/Ultra/Omni 訓練 recipes、15 個 steps、9 個 cookbook、7 個 use-case、`nemotron-customize` Claude 插件）</title><link>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-02-nemotron-tutorial/</link><pubDate>Tue, 02 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-02-nemotron-tutorial/</guid><description><![CDATA[<h1 id="nvidia-nemotron-完整教學" data-numberify>NVIDIA Nemotron 完整教學<a class="anchor ms-1" href="#nvidia-nemotron-完整教學"></a></h1>
<blockquote>
<p><strong>一句話定位</strong>：NVIDIA 官方為 <strong>Nemotron 模型家族</strong>（<strong>Nano / Super / Ultra</strong> 三層 + <strong>Nano Omni</strong> 多模態變體）建的 <strong>Developer Asset Hub</strong> — 一站式包含 (1) 可重現的訓練 recipes（pretrain → SFT → RL）、(2) 部署 cookbook、(3) RAG / Agent / SQL LoRA / Voice 等完整 use-case、(4) <strong><code>nemotron-customize</code> Claude Code 插件</strong>讓自然語言組合 pipeline，整合 NVIDIA AI 全家桶（NeMo-Curator / NeMo-RL / Megatron-Bridge / Automodel / Evaluator / DataDesigner）。</p>]]></description></item><item><title>Tutorial: NVIDIA/BioNeMo — BioPharma Developer Asset Hub 完整解讀（生物製藥版 Nemotron：25+ 開源模型 / 10+ NIM 微服務 / 8 個 GPU 函式庫 / 完整藥物開發流程）</title><link>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-02-bionemo-hub-tutorial/</link><pubDate>Tue, 02 Jun 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-06-02-bionemo-hub-tutorial/</guid><description><![CDATA[<h1 id="nvidia-bionemohub-repo完整教學" data-numberify>NVIDIA BioNeMo（Hub Repo）完整教學<a class="anchor ms-1" href="#nvidia-bionemohub-repo完整教學"></a></h1>
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<p><strong>一句話定位</strong>：NVIDIA 在 <strong>BioPharma 領域</strong>的官方 <strong>Developer Asset Hub</strong> — 不是程式庫、不是模型、不是框架，而是一份<strong>集中索引 README</strong>，把散落在 <code>NVIDIA-Digital-Bio</code> / <code>NVIDIA/bionemo-framework</code> / <code>clara-parabricks-workflows</code> / <code>NVlabs</code> / <code>build.nvidia.com</code> 的 <strong>5 大支柱（資料 / 模型 / 函式庫 / 訓練 / NIM 推論）</strong> 串成一條可導覽的入口路徑。</p>]]></description></item><item><title>NVIDIA VSS Blueprint 完整教學 — Video Search and Summarization (v3.1.0)</title><link>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-05-18-video-search-and-summarization-tutorial/</link><pubDate>Mon, 18 May 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://tpow-001.netlify.app/post/2026-05-18-video-search-and-summarization-tutorial/</guid><description><![CDATA[<h1 id="nvidia-vss-blueprint-完整教學--video-search-and-summarization-v310" data-numberify>NVIDIA VSS Blueprint 完整教學 — Video Search and Summarization (v3.1.0)<a class="anchor ms-1" href="#nvidia-vss-blueprint-完整教學--video-search-and-summarization-v310"></a></h1>
<blockquote>
<p>本教學以 <strong>2026-05-15 main 分支快照</strong> 為基礎，搭配 v3.1.0 release 對照撰寫。
對應的 metadata 報告：<code>2026-05-17-github-NVIDIA-AI-Blueprints-video-search-and-summarization.md</code>
對應的 quarkdown HTML：<code>projects/video-search-and-summarization/quarkdown-out/02-tutorial/index.html</code></p>]]></description></item></channel></rss>