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星期一

  1. NVIDIA Blog

    NVIDIA Inception 初创公司用 AI 弥合乳腺癌诊疗缺口

    NVIDIA Inception 计划中的三家初创公司正用 AI 覆盖乳腺癌筛查、风险评估与治疗决策环节。iSono Health 的 FDA 认证 ATUSA 可穿戴 3D 超声系统约两分钟完成单侧乳房扫描,比传统手持超声的 45 分钟大幅提速,其 AI 基于超 150 万帧超声图像训练,灵敏度比手持 2D 超声高 28%。Whiterabbit.ai 的 FDA 认证 WRDensity 已用于数十万患者,Ataraxis AI 的模型在 10 多家机构验证,可预测化疗反应与五年复发风险。

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星期日

  1. A6 a6-018 · X.PIN

    华为称昇腾 AI 芯片在中国市场已超过 Nvidia,但未披露具体份额

    华为轮值董事长徐直军在华为全联接大会上称,按华为自身数据昇腾在中国市场已超过 Nvidia,但未给出具体份额,并承认 Nvidia 在中国的份额难以确定。Bernstein 预测今年华为份额约 50%、Nvidia 约 8%,而黄仁勋此前称出口管制前 Nvidia 在中国份额约为 95%。徐直军表示瓶颈在于中国大陆可获得的制程节点而非芯片设计,因此华为将大量芯片连接成 SuperPoD;产能也是限制,华为无法满足国内需求,暂无全面出海计划,仅在几个需求很强的国家小批量测试和出货。据报 DeepSeek 计划在内蒙古一处数据中心部署至少 16 万颗昇腾 950DT 芯片。

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  2. MarkTechPost

    深入 NVIDIA IsaacTeleop:基于图的 retargeting 引擎如何把手部与手柄追踪转成机器人动作

    NVIDIA IsaacTeleop 的 retargeting 引擎把 XR 手部追踪与手柄输入转换为仿真和真实机器人的动作指令,教程用 NumPy 在 Colab CPU 上手工构建全部输入。引擎以 TensorGroupType 与 TensorGroup 为契约,HandInput 承载 26 个 OpenXR 手部关节,ControllerInput 有 14 个槽位;GripperRetargeter 在 3 cm 以下闭合、5 cm 以上张开并带迟滞,Se3AbsRetargeter 输出 7 维末端执行器目标。把叶子节点换成 HandsSource 和 ControllersSource 即可对接头显。

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  3. Wired AI

    Nvidia Shield TV Pro 因 AI 推高内存成本涨价 100 美元

    Nvidia 宣布 Shield TV Pro 即刻涨价 100 美元,新价格为 299.99 美元。Nvidia 发言人表示,包括内存在内的组件成本在全行业大幅上涨,该设备 2019 年发布时售价 199.99 美元。涨价后这款主打编解码支持和 Plex 服务器能力的电视盒子对普通流媒体用户吸引力进一步下降。

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星期六

  1. MarkTechPost

    NVIDIA 发布 64GB 版 DGX Spark 桌面 AI 系统

    NVIDIA 发布 DGX Spark 的 64GB 配置,由 Acer、ASUS、Dell、Gigabyte、HP 和 MSI 出货,搭载 GB10 Grace Blackwell 超级芯片,提供最高 1 petaFLOP 的 FP4 AI 算力,10 月 23 日上市。该版本把统一内存从 128GB 降为 64GB LPDDR5x,NVIDIA 称足以运行当前 30–35B 级开源模型,两台 64GB 机器可通过 ConnectX-7 集群为 128GB 内存,官方称性能最高达单台 128GB 版的 1.7 倍。系统预装 DGX OS 与 PyTorch、Jupyter、Ollama,并支持 NemoClaw、OpenShell 和 Nemotron 模型,面向常驻智能体、QLoRA 微调、模型评测等本地场景。

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星期五

  1. NVIDIA Blog

    NVIDIA 推出 DGX Spark 64GB 本地 AI 配置,起售价 4999 美元

    NVIDIA 将于本月通过 Acer、ASUS、Dell、Gigabyte、HP 和 MSI 推出 64GB 统一内存版 DGX Spark,起售价 4999 美元,10 月 23 日开售,保留 GB10 Grace Blackwell 超级芯片、DGX OS 和完整 NVIDIA AI 软件栈,支持最高 1000 亿参数模型在设备端运行。两台 64GB 设备可通过 NVIDIA Sync Cluster Assistant 组成集群,内存合并至 128GB、模型支持扩展至 2000 亿参数,在 NVIDIA 的 Qwen 3.8 27B 测试中性能最高提升 1.7 倍。月底还将上线 NVIDIA Sync Model Launcher,可一键下载并启动 Qwen3.8 27B,并自动配置 OpenCode。

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  2. NVIDIA Blog

    NVIDIA GPU 加速 OpenAI GPT-6 Astra Ultrafast,token 生成最高快 8 倍

    OpenAI 推出 GPT-6 Astra Ultrafast,运行在 NVIDIA Blackwell GPU 上,已通过 OpenAI API 以及面向符合条件的 ChatGPT Work 和 Codex 用户开放。该模式借助针对 Blackwell 架构的推理优化,token 生成速度最高可达 Astra Standard 模式的 8 倍,可缩短编码智能体的编辑、测试、调试循环,并减少工具调用之间的等待时间。OpenAI 还使用自家模型优化 NVIDIA GPU 上的推理软件,以持续提升响应速度。

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  3. NVIDIA Developer · Generative AI

    NVIDIA 发布 DOCA AI agent skills,让智能体在 BlueField 上开发更高效

    NVIDIA 在 GitHub 上发布 DOCA AI agent skills,为智能体提供经过验证的 API 签名、硬件能力要求和构建约束,覆盖 Flow、GPUNetIO、PCC、RDMA 等完整 DOCA 库。在 65 条真实 DOCA 开发者提示词评测中,无 skills 的智能体仅满足 19% 的检查项,使用 skills 后满足 100%。演示显示,带 skills 的智能体在 BlueField-3 上构建 Go 语言 RDMA 应用时手写代码减少 73%、硬件命令减少 46%。

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  4. AWS Machine Learning

    用 NVIDIA NeMo Agent Toolkit 和 Amazon S3 Vectors 构建智能体记忆

    AWS 发布教程,演示如何将 Amazon S3 Vectors 作为 NVIDIA NeMo Agent Toolkit(NAT)的持久化记忆后端,并部署在 Amazon EKS 上。NAT 是开源智能体框架,其记忆模块通过实现 MemoryEditor 接口的 add_items()、search()、remove_items() 方法扩展自定义记忆提供方,内置提供方包括 Mem0、MemMachine、Redis 和 Zep。S3 Vectors 单索引支持最多 20 亿向量,写入后记忆立即可见,按存储、写入和查询计费。

    Three-step flow: create the S3 Vectors infrastructure, implement a custom MemoryEditor plugin, and configure the agent workflow

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星期四

  1. The Next Platform

    HPE 与 NVIDIA 推出 AI Factory 组合:三条路径按需构建 AI 基础设施

    HPE AI Factory with NVIDIA 组合提供三条路径:HPE Private Cloud AI 是面向本地部署的 turnkey 方案,支持最多 256 块 GPU 的微调、RAG 与推理;HPE AI Factory at-scale 面向模型构建者、服务商和大型企业,支持数百到数万块 GPU 的集中管控与多租户;HPE Sovereign AI Factory 在此基础上增加数据驻留、主权管理(含可选气隙配置)与合规框架。

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  2. NVIDIA Blog

    NVIDIA AI 工厂如何最大化投资回报:高产、耐用、通用

    NVIDIA 提出 AI 工厂回报取决于产能收益、使用寿命和需求三要素,并以每兆瓦约 6000 万美元的建造成本为背景。SemiAnalysis AgentX 数据显示,NVIDIA Vera Rubin NVL72 每兆瓦吞吐量比 GB300 NVL72 高 30 倍以上,在 DeepSeek V4 Pro 上每百万 token 成本低至 45 倍。2020 年发布的 A100 六年后仍在商用,CoreWeave 已将 2020 年首批设备的预订延长至 2029 年。

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  3. MarkTechPost

    NVIDIA 发布 Kumo Tabular 表格基础模型,单次前向即可预测新行

    NVIDIA 发布 Kumo Tabular 表格基础模型系列,用于分类与回归,包含 Small、Medium、Large 三个版本,参数量约 28M 到 215M,通过其开源 structured-data-models(SDM)库运行。模型以带标签的行作为上下文,单次前向即可预测新行,无需训练、超参数调优和特征工程;权重采用允许商用的 OpenMDW-1.1 许可,SDM 代码为 Apache-2.0,需要 Python 3.11+ 与 PyTorch 2.7+。NVIDIA 称在默认设置下 Kumo Tabular 以 1950 的 Elo 在 TabArena 总榜排名第一,在单张 RTX 6000 Pro 上比 LimiX-2 快 17 倍。

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  4. NVIDIA Developer · Generative AI

    NVIDIA Nemotron 3.5 ASR 微调适配沙特阿拉伯方言

    NVIDIA 用 NeMo 框架对 Nemotron 3.5 ASR 进行微调,在 133.7 小时 Najdi 和 Hijazi 语音上把词错误率从 55.05% 降至 29.96%,同时英语 WER 从 11.04% 改善到 10.42%,其他阿拉伯方言未退化。方案结合最小化数据筛选、与 FLEURS 数据的加权回放混合、按长度分桶和部分编码器解冻;改用 13 帧前瞻注意力上下文与 beam-8 MALSD 解码可在不重训的情况下再降 2.71 个绝对点 WER,代价是约 800 ms 延迟。

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  5. A6 a6-051 · Cerebras:Blog

    Cerebras:推理速度最高比 NVIDIA GPU 快 15 倍,速度成为准确率杠杆

    Cerebras 称其推理速度最高可达 NVIDIA GPU 的 15 倍,且无需 CUDA 迁移成本,可直接在现有开源模型上用于生产环境。文章认为,自 2024 年底 OpenAI 首个推理模型发布后,准确率越来越依赖更多推理步骤,速度不再只是可用性门槛,而是提升准确率的关键杠杆。

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  6. A6 a6-047 · Baseten 工程博客

    Baseten 工程博客:LLM 推理可观测性、DeepSeek V4 Pro 0813 与 NVIDIA Nemotron 3.5

    Baseten 工程博客列出多篇推理工程与模型文章,包括《领先平台如何保障 LLM 推理可观测性》、面向 DeepSeek V4 Pro 0813 的推理工程,以及 Baseten 为 You.com 提供开源推理。博客还介绍 NVIDIA Nemotron 3.5 Lightning 与 Nemotron 3.5 ASR Streaming,并收录 Laguna S 2.1、Qwen3-TTS 微调语音克隆、Kimi K3 路由等内容。

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  7. A6 a6-047 · Baseten 工程博客

    Baseten 工程博客:与 OpenAI 合作、NVIDIA OpenShell 沙箱与 DeepSeek-V4.1-Flash

    Baseten 宣布与 OpenAI 建立合作伙伴关系,并与 NVIDIA OpenShell、Blaxel 沙箱共同保障开放前沿安全。Baseten 推出 Hosted Tools,并支持基于 LangSmith traces 的 Baseten Loops 微调;LangChain 也借助 Baseten Loops 为 LangSmith Engine 训练定制模型。此外,Baseten 发布 DeepSeek-V4.1-Flash,为编码智能体提供更高效的 prefill。

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  8. Cognition

    Cognition 首个客户运行 NVIDIA Vera Rubin

    Cognition 是首个运行 @NVIDIA Vera Rubin 的客户,由 @CoreWeave 提供支持! 2022 年的 Hopper。2024 年的 Blackwell。现在是 Vera Rubin: 在 SWE-2 推理上,新芯片在相同解码速度下,token 吞吐量比 GB200 高出约 4.8 倍。 更多算力,更好的智能体!

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星期三

  1. TechCrunch AI

    OpenAI 缺席 Nvidia 百余家公司智能体安全联盟

    Nvidia 周一宣布成立由 100 多家公司组成的联盟,推出 Open Agent Safety Platform,用于解决失控 AI 智能体问题,Anthropic 是支持方,而 OpenAI、Amazon、Google、Apple 均未签署。OpenAI 发言人向 TechCrunch 表示公司支持 Nvidia 的这项工作,并正与 Nvidia 在智能体安全上合作,包括该平台的核心开源沙箱软件 OpenShell。该平台还包含依赖 Nvidia Sentry 与 BlueField-4 DPU 的硬件监控层,这部分为闭源且只能在 Nvidia 硬件上部署。

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