Databricks与NVIDIA计划将NVIDIA BioNeMo开源蛋白质设计模型RFD4-Proteina接入Databricks的Genesis Workbench。据Databricks博客2026年10月21日消息,该模型将运行在已正式商用的AI Runtime无服务器NVIDIA GPU算力上。RFD4-Proteina可同时生成蛋白质序列与全原子结构,并支持可选的奖励引导搜索,将候选设计导向热稳定性、结合亲和力等目标属性。Genesis Workbench内置Antibody Design和Vaccine Design两个RFD4-Proteina工作流,并可通过Genie Code与NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit技能扩展。目前尚无后续进展披露。
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Databricks与NVIDIA计划将NVIDIA BioNeMo开源蛋白质设计模型RFD4-Proteina接入Databricks的Genesis Workbench。据Databricks博客2026年10月21日消息,该模型将运行在已正式商用的AI Runtime无服务器NVIDIA GPU算力上。RFD4-Proteina可同时生成蛋白质序列与全原子结构,并支持可选的奖励引导搜索,将候选设计导向热稳定性、结合亲和力等目标属性。Genesis Workbench内置Antibody Design和Vaccine Design两个RFD4-Proteina工作流,并可通过Genie Code与NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit技能扩展。目前尚无后续进展披露。
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2026年10月19日,Nvidia发布面向常驻智能体与边缘计算的开放权重模型。据TechCrunch AI报道,其中Nemotron 3.5 Super VL为1200亿参数的企业级智能体模型,Nvidia称其在指令遵循和工具调用任务上可达到Nemotron 3 Ultra相近的准确率;两款轻量Bolt模型面向搭载RTX Spark芯片的AI PC和DGX Spark工作站本地运行。报道称Super VL与Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB已可用,最小的Bolt E4B将于本月晚些时候推出。10月21日,Nvidia宣布扩展开放模型组合,覆盖语言、机器人、生物和量子计算,并围绕欧洲主权智能定位;组合包括Nemotron 3.5 Super VL与Nemotron 3.5 Bolt等。报道称Super VL已在Hugging Face、ModelScope、OpenRouter和build.nvidia.com上线,Bolt E4B 4GB预计10月23日可用。
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2026年10月19日,Nvidia发布面向常驻智能体与边缘计算的开放权重模型。据TechCrunch AI报道,其中Nemotron 3.5 Super VL为1200亿参数的企业级智能体模型,Nvidia称其在指令遵循和工具调用任务上可达到Nemotron 3 Ultra相近的准确率;两款轻量Bolt模型面向搭载RTX Spark芯片的AI PC和DGX Spark工作站本地运行。报道称Super VL与Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 24GB已可用,最小的Bolt E4B将于本月晚些时候推出。10月21日,Nvidia宣布扩展开放模型组合,覆盖语言、机器人、生物和量子计算,并围绕欧洲主权智能定位;组合包括Nemotron 3.5 Super VL与Nemotron 3.5 Bolt等。报道称Super VL已在Hugging Face、ModelScope、OpenRouter和build.nvidia.com上线,Bolt E4B 4GB预计10月23日可用。
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2026年10月21日,NVIDIA在GTC Berlin宣布,全球多家电信运营商正把NVIDIA加速计算扩展到中心机房、城域站点和基站,将网络变成分布式智能平台。同日报道显示,T-Mobile与NVIDIA、Nokia在华盛顿州贝尔维尤的商用网络上完成AI-RAN通话;BT、Deutsche Telekom、Elisa和Orange基于Nokia的CUDA加速anyRAN软件与NVIDIA Aerial RAN Computer开展现网试验。NVIDIA同时推出面向高容量站点的ARC MGX 2U和MGX 4U两种配置,Nokia与Cisco已将Nemotron开放模型集成进各自的网络自动化软件。另有报道称,近20家运营商公布了基于Nokia anyRAN软件和NVIDIA Aerial RAN Computer的AI-RAN合作,BT、Deutsche Telekom计划2027年开展现网试验,Elisa已在5G频谱的现网环境同时运行语音、移动数据和视频分析。
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2026年10月21日,NVIDIA在GTC Berlin宣布,全球多家电信运营商正把NVIDIA加速计算扩展到中心机房、城域站点和基站,将网络变成分布式智能平台。同日报道显示,T-Mobile与NVIDIA、Nokia在华盛顿州贝尔维尤的商用网络上完成AI-RAN通话;BT、Deutsche Telekom、Elisa和Orange基于Nokia的CUDA加速anyRAN软件与NVIDIA Aerial RAN Computer开展现网试验。NVIDIA同时推出面向高容量站点的ARC MGX 2U和MGX 4U两种配置,Nokia与Cisco已将Nemotron开放模型集成进各自的网络自动化软件。另有报道称,近20家运营商公布了基于Nokia anyRAN软件和NVIDIA Aerial RAN Computer的AI-RAN合作,BT、Deutsche Telekom计划2027年开展现网试验,Elisa已在5G频谱的现网环境同时运行语音、移动数据和视频分析。
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2026年10月21日,NVIDIA与UW Medicine蛋白质设计研究所推出开放模型RFD4-Proteina。据NVIDIA Newsroom当日发布的信息,该模型将可编程蛋白质设计与搜索能力结合,可按分子输入、约束和评分目标生成并优化蛋白质设计;研究草稿中的测试显示,其在蛋白质结合、小分子结合、酶骨架和DNA结合四类基准上,计算设计成功率和生成吞吐均高于所评估的基线。模型已通过Amazon Bio Discovery、Anthropic的Claude Science、Benchling、Databricks、Google Cloud、Hugging Face、Nebius、OpenAI和Tamarind Bio等合作方提供。同日Unite.AI报道称,NVIDIA在GTC Berlin宣布这一合作,模型属于NVIDIA BioNeMo;Hugging Face模型卡显示其权重为435.6百万参数、FP32存储1.74 GB、以BF16运行,采用BSD 3-Clause许可,单张H200上250 token设计在BF16下耗时5.0秒。目前尚无后续发展事实。
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NVIDIA 推出 开放模型RFD4-Proteina
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2026年10月21日,NVIDIA在GTC Berlin宣布扩展Isaac开放机器人开发平台,新增参考人形机器人、数据集与运行时,并更新机器人学习框架。同日,Isaac Lab 3.0正式可用,SimReady Central Library与Human 1M数据集上线Hugging Face。Agile Robots发布的Agile ONE SN基于Isaac GR00T与Jetson Thor,身高1.40米、31个自由度,计划2027年初上市。另据同日报道,NVIDIA在Hugging Face上线SimReady Central开放3D资产库,资产为带质量、碰撞几何、摩擦等仿真属性的OpenUSD格式,开发者与AI智能体可通过NVIDIA USD Search用自然语言检索资产并组装成Isaac Sim场景。目前该平台扩展已随上述发布落地。
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2026年10月21日,NVIDIA在GTC Berlin宣布扩展Isaac开放机器人开发平台,新增参考人形机器人、数据集与运行时,并更新机器人学习框架。同日,Isaac Lab 3.0正式可用,SimReady Central Library与Human 1M数据集上线Hugging Face。Agile Robots发布的Agile ONE SN基于Isaac GR00T与Jetson Thor,身高1.40米、31个自由度,计划2027年初上市。另据同日报道,NVIDIA在Hugging Face上线SimReady Central开放3D资产库,资产为带质量、碰撞几何、摩擦等仿真属性的OpenUSD格式,开发者与AI智能体可通过NVIDIA USD Search用自然语言检索资产并组装成Isaac Sim场景。目前该平台扩展已随上述发布落地。
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2026年10月21日,NVIDIA在GTC Berlin宣布与Amkor、IBIDEN、KYEC、三星电机、SPIL和Unimicron等供应链伙伴扩大全球制造产能。据NVIDIA Newsroom当日发布的信息,计划未来三年把基板产能提升2.5倍;Amkor计划到2028年底把先进封装产能提升超过300%;NVIDIA向KYEC提供11亿美元产能预留预付款,支持其在美国新建测试设施,目标2027年4月量产;SPIL计划到2027年中把共封装光学光引擎产能提升15倍,并争取到2028年底再翻一倍。The Elec于10月22日报道称,与Ibiden、三星电机、Unimicron的协议将在未来三年把半导体封装基板产能扩大2.5倍,Ibiden日本Ono工厂产能将增至三倍并于2028年一季度全面投产;该报道还称,NVIDIA向KYEC预付11亿美元,使其2027年测试总产能较2026年翻倍。目前尚无后续进展事实。
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2026年10月21日,NVIDIA在GTC Berlin宣布与Amkor、IBIDEN、KYEC、三星电机、SPIL和Unimicron等供应链伙伴扩大全球制造产能。据NVIDIA Newsroom当日发布的信息,计划未来三年把基板产能提升2.5倍;Amkor计划到2028年底把先进封装产能提升超过300%;NVIDIA向KYEC提供11亿美元产能预留预付款,支持其在美国新建测试设施,目标2027年4月量产;SPIL计划到2027年中把共封装光学光引擎产能提升15倍,并争取到2028年底再翻一倍。The Elec于10月22日报道称,与Ibiden、三星电机、Unimicron的协议将在未来三年把半导体封装基板产能扩大2.5倍,Ibiden日本Ono工厂产能将增至三倍并于2028年一季度全面投产;该报道还称,NVIDIA向KYEC预付11亿美元,使其2027年测试总产能较2026年翻倍。目前尚无后续进展事实。
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2026年10月21日,NVIDIA扩展Nemotron Retriever系列,发布多款开放模型,覆盖嵌入、重排与文档解析。此次推出的模型包括Nemotron 3.5 Embed(8B BF16、1B BF16、1B NVFP4)、Nemotron 3.5 Rerank 8B BF16,以及参数规模为6.31亿的Nemotron 3.5 Parse,面向企业智能体工作流的多模态检索与文档处理。NVIDIA称,在智能体检索流程中加入Rerank后,单次查询的token成本分别降低约14%(搭配8B嵌入模型)和13%(搭配1B模型),检索准确率同时提升。Parse在ParseBench上得分75.20,单张H100上每秒处理10.5页。开放权重、数据和训练配方已在Hugging Face发布,并可通过NVIDIA NIM及Baseten、DeepInfra、FriendliAI部署。
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2026年10月21日,NVIDIA与Google Cloud在GTC Berlin宣布,首批搭载NVIDIA Vera Rubin NVL72的A5X实例已在一个客户处运行。两家公司计划于2026年11月正式开放可用,并将该实例扩展至欧洲。A5X结合ConnectX-9 SuperNICs、Google Cloud Virgo网络与第四代液冷,面向大规模智能体推理和强化学习负载;Google Cloud称计划将这套基础设施扩展到多达960,000块Rubin GPU。首个客户为David Silver创办的伦敦公司Ineffable Intelligence,用于大规模强化学习;WPP也在A5X上演示了基于NVIDIA Nemotron模型和OpenShell的创意智能体架构。
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2026年10月21日,NVIDIA与Google Cloud在GTC Berlin宣布,首批搭载NVIDIA Vera Rubin NVL72的A5X实例已在一个客户处运行。两家公司计划于2026年11月正式开放可用,并将该实例扩展至欧洲。A5X结合ConnectX-9 SuperNICs、Google Cloud Virgo网络与第四代液冷,面向大规模智能体推理和强化学习负载;Google Cloud称计划将这套基础设施扩展到多达960,000块Rubin GPU。首个客户为David Silver创办的伦敦公司Ineffable Intelligence,用于大规模强化学习;WPP也在A5X上演示了基于NVIDIA Nemotron模型和OpenShell的创意智能体架构。
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Nvidia在GTC Berlin上把Agent Knowledge Foundation加入Agent Toolkit。该组件打包Nemotron Retriever模型、新的Auto-Ontology库、面向结构化数据的Kumo系列模型和CUDA-X数据处理库;数据仍留在原处,并按企业既有权限管理。Nvidia称,Nemotron Retriever在开源OpenSearch环境测试中把搜索相关性提升65%,SAP微调的reranker运行速度接近三倍,ServiceNow的reranking质量更好且延迟降低近25%。Auto-Ontology提供REST API和MCP server供智能体查询。Nvidia表示不与Snowflake等数据平台竞争,而是与其合作。目前该消息由The New Stack报道,尚无后续发展事实。
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2026年10月21日,Mistral与NVIDIA宣布合作开发AI原生工程工作流,将Mistral Large 4与NVIDIA CUDA-X、Warp及Omniverse结合,用于加速工程仿真,并打通仿真、模型开发与设计之间的闭环。双方还计划推出面向物理模型的公开基准和开放数据集,并针对CAE和EDA场景中的智能体AI建立评测,考察工具调用、多步流程完成度以及执行时间和计算成本。据Mistral AI发布的信息,Mistral Large 4约1万亿总参数、490亿激活参数,在Mistral位于欧洲的数据中心用3800块NVIDIA Grace Blackwell GPU训练,权重计划于10月底发布。The Decoder同日报道称,该合作面向航空航天、汽车和半导体等行业,Mistral计划到2030年将算力扩展到1吉瓦。目前尚无后续进展。
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2026年10月21日,Mistral与NVIDIA宣布合作开发AI原生工程工作流,将Mistral Large 4与NVIDIA CUDA-X、Warp及Omniverse结合,用于加速工程仿真,并打通仿真、模型开发与设计之间的闭环。双方还计划推出面向物理模型的公开基准和开放数据集,并针对CAE和EDA场景中的智能体AI建立评测,考察工具调用、多步流程完成度以及执行时间和计算成本。据Mistral AI发布的信息,Mistral Large 4约1万亿总参数、490亿激活参数,在Mistral位于欧洲的数据中心用3800块NVIDIA Grace Blackwell GPU训练,权重计划于10月底发布。The Decoder同日报道称,该合作面向航空航天、汽车和半导体等行业,Mistral计划到2030年将算力扩展到1吉瓦。目前尚无后续进展。
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2026年10月21日,NVIDIA扩展Nemotron Retriever系列,发布多款开放模型,覆盖嵌入、重排与文档解析。此次推出的模型包括Nemotron 3.5 Embed(8B BF16、1B BF16、1B NVFP4)、Nemotron 3.5 Rerank 8B BF16,以及参数规模为6.31亿的Nemotron 3.5 Parse,面向企业智能体工作流的多模态检索与文档处理。NVIDIA称,在智能体检索流程中加入Rerank后,单次查询的token成本分别降低约14%(搭配8B嵌入模型)和13%(搭配1B模型),检索准确率同时提升。Parse在ParseBench上得分75.20,单张H100上每秒处理10.5页。开放权重、数据和训练配方已在Hugging Face发布,并可通过NVIDIA NIM及Baseten、DeepInfra、FriendliAI部署。
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Nvidia在GTC Berlin上把Agent Knowledge Foundation加入Agent Toolkit。该组件打包Nemotron Retriever模型、新的Auto-Ontology库、面向结构化数据的Kumo系列模型和CUDA-X数据处理库;数据仍留在原处,并按企业既有权限管理。Nvidia称,Nemotron Retriever在开源OpenSearch环境测试中把搜索相关性提升65%,SAP微调的reranker运行速度接近三倍,ServiceNow的reranking质量更好且延迟降低近25%。Auto-Ontology提供REST API和MCP server供智能体查询。Nvidia表示不与Snowflake等数据平台竞争,而是与其合作。目前该消息由The New Stack报道,尚无后续发展事实。
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