NVIDIA recsys-examples 现已提供基于 Dynamo-Triton 的端到端 HSTU 生成式推荐推理工作流，结合 PyTorch AOTI 编译与 FlexKV 支持的 KV 缓存。在 NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition GPU 上，八层 HSTU 模型在 batch size 8、100% GPU KV-cache 命中率下，延迟相比无缓存的同款 AOTI 配置最多降低 5.93x，三层模型为 4.47x。
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NVIDIA cuObject 客户端与服务器库正式 GA，提供标准化 API 和 RDMA 线协议，让 GPU 无需经服务器 CPU 即可加速访问对象存储。xio-sig 联盟将 cuObject 与 cuFile 并列纳入，Google Cloud 正评估参与、Microsoft 计划加入董事会；新 SCADA Server SDK 支持存储厂商构建响应 GPU 发起请求的服务器，IBM 已用 IBM Storage Scale 完成原型验证。NVIDIA Storage-Next 计划联合 40 多家厂商定义 GPU 驱动的细粒度存储开放标准。
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NVIDIA 第 26 届研究生奖学金项目面向全球开放申请，聚焦 AI、机器学习、自动驾驶、计算机图形、机器人、医疗和高性能计算等领域，每位学生最高可获 6 万美元资助。申请者须已完成至少一年博士阶段学习，2027–2028 学年申请截止日期为 2026 年 10 月 30 日，且须在 2027 年暑期到 NVIDIA 研究办公室完成线下实习。该项目自 2002 年启动以来已发放超 220 笔资助，总额约 800 万美元。
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NVIDIA NeMo Relay 提供统一的可观测层，为 agent 运行捕获有序生命周期事件与结构化轨迹；Hermes Agent 原生集成后产出 ATOF 事件流、ATIF 逐步轨迹和带 OpenInference 标签的 OpenTelemetry span，可在 Arize Phoenix 中查看。教程用终端工具任务验证输出 VALUE=42，并用 Hermes ToolPerf 案例对比基线与修复版本共 108 次运行，显示 Qwen Coder 30B 恢复了更多任务但增加了调用、数据和延迟。
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CoreWeave 宣布 NVIDIA Vera Rubin NVL72 系统搭配 Spectrum-X 102.4T 以太网正式在 CoreWeave Cloud 上线，Cognition 成为首个在生产环境运行该系统的客户。Cognition 早期测试显示，Vera Rubin NVL72 在 SWE-2 推理负载上的总 token 吞吐量最高达 GB200 NVL72 的 4.8 倍。CoreWeave 还将提供首款面向 AI 智能体的 CPU NVIDIA Vera，并推出统一模型与智能体训练、评估和改进的 CoreWeave Forge。
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Nvidia 发布 Open Agent Safety Platform，这是一套开放的软硬件架构，把安全控制从智能体手中移出，嵌入支撑它们的基础设施。平台包含两部分：开源运行时 OpenShell 在内核级隔离中运行智能体，把创建者的指令变成策略并校验其可访问的文件与凭证；Sentry 则把监控与指令执行延伸到 Bluefield-4 DPU，实现芯片级安全执行，智能体越界时可在毫秒级隔离并停止。该计划获得 Anthropic、Mistral 等数十家公司支持，OpenAI 未在列；Sam Altman 对 CNBC 表示自家也在做类似工作，但认为 AI 安全不只是工程问题，还包含对齐这一科学问题。
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NVIDIA、MIT 与牛津团队提出 Physis-Lang，把物理推理写入视频描述文本，同一套文本用于数据筛选、训练和推理。在 2026 年 9 月 29 日的 Physics-IQ Verified 榜单快照中，Cosmos3-Super 以 48.2 ± 1.4 排名第一，Cosmos3-Nano 以 43.3 ± 1.5 排名第二。方法用 GPT-5.5 生成描述、Gemini-3.1-Pro 作物理评审并迭代指令，最终训练集含 183K 视频，仅检索环节就在 3 个基准上平均提升 3.01 分，微调仅用 LoRA。
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DeepSeek 发布了一套昇腾工具包，与其 Nvidia 组件一一对应，包括 TileLang、DeepGEMM、DeepEP、TileKernels、FlashMLA 和 DeepSelect。DeepSeek 称其训练中使用的每个 TileLang kernel 现在都有高性能昇腾实现，TileLang 支撑了 V4 系列训练的大部分 kernel。DeepSeek 还与华为联合优化了 128 卡昇腾 950 超节点，关键计算与通信测试据称接近硬件极限。
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今天我们宣布 OpenClaw Enterprise 与 @RedHat、@nvidia 和 @OpenAI 合作，OpenClaw 基金会正在开源一个强大的企业控制平面，用于持久化智能体 OpenClaw Enterprise 可在你自己的基础设施上运行，并且对任何组织永久免费使用 https://t.co/qWbODAIpCZ
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OpenClaw 基金会宣布推出 OpenClaw Enterprise，并与 Red Hat、NVIDIA 和 OpenAI 合作开源一套面向持久化智能体的企业级控制平面。该产品设计为在用户自有基础设施上运行，且对任何组织永久免费使用。
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NVIDIA TensorRT Model Connect 是基于 NVIDIA TensorRT 的开源 C++ AI 模型参考实现集合，截至 2026 年 7 月 29 日版本已覆盖 128 个模型家族，并在 NVIDIA GB300 上完成测试。项目把 AI 输出当作可独立验证的工作单元，通过并行任务、模型家族隔离、可回滚改动和 GPU 验证来避免错误级联，人类判断则上移到系统设计、验收标准与发布决策。
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Nebius（NASDAQ: NBIS）与 NVIDIA 联合启动 2026 Physical AI Awards，面向已有可演示产品和实际进展的物理 AI 初创公司，设五个类别，每类冠军获 15 万美元算力额度，申请于 2026 年 10 月 25 日截止，11 月中旬公布入围与获奖名单。按按需价格，15 万美元约合 521 小时 64 卡 H200 集群，按抢占式 H200 每小时 2.45 美元计约合 61,200 GPU 小时。2025 年首届赛事收到 254 份申请，55 个入围团队共享 150 万美元算力额度。
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NVIDIA 发布开源表格分类与回归基础模型 Kumo Tabular，基于 Transformer 的列、行与上下文注意力，读取带标签的表格后单次前向即可输出类别概率或数值预测。模型完全在人工合成表格上预训练，Small/Medium/Large 三档分别见过约 3500 万、7100 万、1.37 亿张表。官方称其在 TabArena 榜单以 ELO 1950 排名第一，在统一单张 RTX 6000 Pro 环境下比 LimiX-2 快 17 倍，并在 BeyondArena、TALENT、ScoringBench 上取得领先排名。模型仅支持数值与类别列，单次前向最多覆盖 10 个类别，训练配方与合成数据生成器将随后发布。
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NVIDIA 于 9 月 28 日发布 Open Agent Safety Platform，由在隔离沙箱中控制文件、网络与进程访问的 OpenShell，以及运行在 BlueField-4 DPU 上、独立于主机软件进行监控与毫秒级隔离的 Sentry 组成。OpenShell 以 Apache License 2.0 开源，已发布 0.1.0 版本，可在本地、本地部署、云和 Kubernetes 环境使用，官方指南给出用 Docker 运行 OpenCode 并经 OpenRouter 调用模型的示例。NVIDIA 称参与该平台技术开发与使用的企业及组织超过 100 家，包括 Anthropic、Microsoft、Hugging Face、CrowdStrike、SAP，Canonical、SUSE、Red Hat 也在推进将其集成到操作系统与 AI 基础设施。
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我们 @databricks 现在在 NVIDIA 的 SOL-ExecBench 内核排行榜上排名第一，覆盖全部 4 个赛道。 我们把 GPT-6 Astra 和 Opus 5 放进一个自我爬坡循环，智能体击败了顶尖的 GPU 内核工程师。 总 toten 花费：约 $70K，远低于内核工程师的薪酬。 一个心得：在编写 GPU 内核方面，GPT-6 Astra 和 Opus 5 仍然远胜 OSS 模型。
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Inception Labs 发布 Mercury 2，称其为全球首个推理扩散语言模型，在标准 NVIDIA GPU 上解码速度超过 1000 tokens/秒，300 token 的推理轨迹可在 300 毫秒内完成，把推理等待从 3 秒降到 300 毫秒。该模型提供 instant、low、medium、high 四档 reasoning_effort，其中 medium 在 IFBench 上比 GPT 4.1 高 27 分、在 Tau3Bench Telecom 上高 24 分，且仍快于 GPT 4.1 的非推理解码。Mercury 2 定价为输入 $0.25/M tokens、输出 $0.75/M tokens，兼容 OpenAI API，可接入 LiveKit、Pipecat、Vapi、Retell 等现有编排栈，API 已在 platform.inceptionlabs.ai 上线。
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吴恩达宣布其开源智能体框架 OpenWorker 将基于 Nvidia OpenShell，支持在沙箱内运行每个智能体的命令，默认隔离密钥 API key、浏览器登录凭据和任意网站访问权限。这些限制由确定性代码而非提示 LLM 实现，以避免模型出错或提示词注入，且所有操作均被记录以供监控审计。他称 OpenAI-Hugging Face 被黑事件正是沙箱薄弱所致，并感谢黄仁勋推动智能体安全。
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Hugging Face 联合创始人 Thomas Wolf 宣布，Hugging Face 成为 NVIDIA Open Agent Safety Platform 的合作伙伴之一，该平台由 OpenShell 与 Sentry 组成。OpenShell 以 Apache 2.0 开源，让智能体运行在 Linux 沙箱（Landlock + seccomp）中，无 root、无直接网络访问，真实凭证由沙箱外的 supervisor 持有，智能体只拿到占位 token。其中基于 Z3 的求解器会用数学方式检查新权限是否打开了本应关闭的通道，NVIDIA 测试中 AI 审查者放行了错误权限请求，被这一数学检查拦下；Sentry 则是在 BlueField-4 DPU 上运行看门狗。Wolf 也指出当前证明器只检查权限而非意图，开源部分主要是 OpenShell 而非 Sentry。
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NVIDIA 发布 NVIDIA Open Agent Safety Platform，将 OpenShell 安全运行时与运行在 BlueField-4 DPU 上的带外看门狗 NVIDIA Sentry 组合，核心思路是安全控制不放在被管控的智能体内部。OpenShell 采用 Apache 2.0 许可，可安装在 Linux、macOS（Apple Silicon）或 Windows WSL 2，仓库仍标注为 alpha；Sentry 通过 NVIDIA DOCA 检查智能体的请求与响应，提供可验证遥测、身份校验和对数据、工具与 API 的零信任访问。NVIDIA 称已有超过 100 家机构参与，Anthropic、Salesforce、SAP、Red Hat、SUSE 和 Canonical 等已做集成，该工作归入由 Linux Foundation 治理的 Open Secure AI Alliance。
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据 The Information 报道，北京已释放可能批准部分 Nvidia 新工作站芯片采购的信号，官员要求阿里巴巴和字节跳动说明采购数量与用途。字节跳动正评估约 100 万颗芯片用于运行 AI 模型，Nvidia 据称目标在 12 月下旬开始出货，每季度向中国供应 50 万颗。审批时间和配额仍不明确，华盛顿尚未公开说明该芯片的出口状态。
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