2026年10月22日,NVIDIA发布面向AI工厂的AIOps平台Minerva。据NVIDIA官方博客介绍,该平台汇集基础设施与AI负载的遥测数据,再用专用AI模型把数据转化为可执行洞察;它构建动态知识图谱,映射GPU、SuperNIC、交换机、线缆及运行其上的作业逻辑,每小时分析数十亿数据点,学习正常行为、检测未见异常并预测故障。平台内置AI助手,可连接外部智能体工具,支持用自然语言排查集群健康并给出修复建议。IREN、IBM、Jio、Lambda、Tesla等计划部署,Dell、Lenovo、Supermicro将把它纳入AI工厂运维产品组合。同日Unite.AI报道称,Minerva内置名为Sherlock的多智能体AI助手并提供MCP server,IREN、Bitdeer AI等已在使用。目前尚无后续发展事实。
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2026年10月22日,NVIDIA发布面向AI工厂的AIOps平台Minerva。据NVIDIA官方博客介绍,该平台汇集基础设施与AI负载的遥测数据,再用专用AI模型把数据转化为可执行洞察;它构建动态知识图谱,映射GPU、SuperNIC、交换机、线缆及运行其上的作业逻辑,每小时分析数十亿数据点,学习正常行为、检测未见异常并预测故障。平台内置AI助手,可连接外部智能体工具,支持用自然语言排查集群健康并给出修复建议。IREN、IBM、Jio、Lambda、Tesla等计划部署,Dell、Lenovo、Supermicro将把它纳入AI工厂运维产品组合。同日Unite.AI报道称,Minerva内置名为Sherlock的多智能体AI助手并提供MCP server,IREN、Bitdeer AI等已在使用。目前尚无后续发展事实。
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Aravind Srinivas 分享了 Perplexity 与 NVIDIA 合作提出的后训练方法 JOLT。该方法让同一模型同时充当教师和学生,并训练教师从自身尝试的奖励中学习,同时惩罚偏离学生行为的漂移。在 MATH 基准上,JOLT 以 6.5 倍更少的训练 token 达到与 GRPO 相当的准确率;JOLT+ 额外给学生模型提供基于结果的奖励,在数学、编程、终端任务和工具使用基准上明显超过 GRPO。目前该研究由 Aravind Srinivas 对外分享,尚无更多后续进展。
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Aravind Srinivas 分享了 Perplexity 与 NVIDIA 合作提出的后训练方法 JOLT。该方法让同一模型同时充当教师和学生,并训练教师从自身尝试的奖励中学习,同时惩罚偏离学生行为的漂移。在 MATH 基准上,JOLT 以 6.5 倍更少的训练 token 达到与 GRPO 相当的准确率;JOLT+ 额外给学生模型提供基于结果的奖励,在数学、编程、终端任务和工具使用基准上明显超过 GRPO。目前该研究由 Aravind Srinivas 对外分享,尚无更多后续进展。
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2026年10月22日,NVIDIA发布预训练关系基础模型Kumo Relational,可直接在企业数据库上进行预测,单次前向传播即可完成,无需任务特定训练、特征工程或表展平。据同一发布信息,该模型在RelBench V1/V2、SAP SALT和4DBInfer共15个数据库的41个任务上,表现超过监督式关系深度学习模型和专家特征工程的梯度提升树流程;在SAP SALT上,其MRR比AutoGluon集成高8%。模型通过NVIDIA开源GPU原生structured-data-models库或NVIDIA NIM提供,支持500B+行数据库。目前尚无后续独立发展事实。
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2026年10月21日,NVIDIA发布OpenShell参考架构,用于在企业基础设施和边缘系统上构建、隔离、观测并强制执行安全智能体,该架构现已可用。架构以Vera Rubin运行模型推理、Vera CPU承载智能体harness、BlueField-4 DPU运行Sentry做芯片级策略执行,Sentry可在毫秒级隔离越界智能体。同日,NVIDIA发布安全软件框架Sentry,在BlueField-4 DPU的硬件隔离信任域中监控AI智能体并执行访问策略,不依赖主机软件;该框架属于GTC Berlin公布的OpenShell参考架构,计划于明年初开放。随后,Red Hat与Nvidia扩大合作,计划将OpenShell参考架构作为原生能力集成到其AI平台,并通过Red Hat AI Factory with Nvidia为自主AI智能体提供运行时安全控制、模型访问治理和硬件支持。
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2026年10月21日,NVIDIA发布OpenShell参考架构,用于在企业基础设施和边缘系统上构建、隔离、观测并强制执行安全智能体,该架构现已可用。架构以Vera Rubin运行模型推理、Vera CPU承载智能体harness、BlueField-4 DPU运行Sentry做芯片级策略执行,Sentry可在毫秒级隔离越界智能体。同日,NVIDIA发布安全软件框架Sentry,在BlueField-4 DPU的硬件隔离信任域中监控AI智能体并执行访问策略,不依赖主机软件;该框架属于GTC Berlin公布的OpenShell参考架构,计划于明年初开放。随后,Red Hat与Nvidia扩大合作,计划将OpenShell参考架构作为原生能力集成到其AI平台,并通过Red Hat AI Factory with Nvidia为自主AI智能体提供运行时安全控制、模型访问治理和硬件支持。
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2026年10月21日,Nvidia在GTC Berlin 2026主题演讲中发布五层AI架构。NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋将AI描述为由能源、AI工厂、模型和应用构成的五层结构,并称已进入新工业革命的起点。据NVIDIA Blog同日发布的现场更新,黄仁勋还提到L'Oréal、Revolut、Spotify、Merck、Vodafone、Zara、Porsche、Nestlé和HSBC等欧洲公司正与NVIDIA合作推进AI,并称NVIDIA已在欧洲技术生态投入近100亿美元、与12000多家合作伙伴协作。次日,The Elec报道称该架构名为“Five-Layer Cake”,五层依次为电力与能源基础设施、加速计算硬件、AI工厂基础设施(含neoclouds与通信网络)、覆盖语言/生物/化学/物理/机器人/动画等领域的AI模型,以及把token接入行业与企业的应用层;黄仁勋呼吁欧洲自建完整五层架构、从AI消费者转为生产者。目前尚无后续发展事实。
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2026年10月21日,NVIDIA宣布扩展开源Agent Toolkit,并推出Agent Knowledge Foundation。据NVIDIA Newsroom当日发布的信息,此次扩展还新增OpenShell安全运行时、NemoClaw蓝图以及NeMo Relay、NeMo Compass等工具。Agent Knowledge Foundation包含CUDA-X库和新的Auto-Ontology库,并集成Nemotron Retriever与Kumo系列开放模型,企业无需迁移数据或重建现有工作流即可使用。同一来源称,Palantir、Databricks、Snowflake等企业已在各自平台中接入该工具集。目前尚无后续独立发展事实。
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NVIDIA 发布了时间序列预测模型 Kumo Forecast(原 NV-Tesseract Forecasting)。该模型以 MOMENT-1-large 为主干,采用约 3.4 亿参数的编码器加可训练预测头,编码器权重保持冻结。其 DARR 模式通过 k 近邻从历史数据中检索模式,并与直接预测结果融合;同时提供按预测步长输出滞后与特征归因的可解释框架。模型以 Apache 2.0 许可发布,支持 256 至 2048 的输入序列长度。目前尚无后续发展事实。
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Mistral AI于2026年10月21日宣布与NVIDIA合作,将AI引入工业工程领域。据Testing Catalog报道,双方合作内容包括更快的仿真、面向物理AI的开放基准与配套数据集,以及在CAE和EDA场景下对智能体AI进行评测。此外,Mistral的模型将接入NVIDIA Omniverse库,用于GPU加速的3D场景生成。目前该合作处于宣布阶段,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。
English translation is being prepared.
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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 2026主题演讲中发布五层AI架构。NVIDIA创始人兼CEO黄仁勋将AI描述为由能源、AI工厂、模型和应用构成的五层结构,并称已进入新工业革命的起点。据NVIDIA Blog同日发布的现场更新,黄仁勋还提到L'Oréal、Revolut、Spotify、Merck、Vodafone、Zara、Porsche、Nestlé和HSBC等欧洲公司正与NVIDIA合作推进AI,并称NVIDIA已在欧洲技术生态投入近100亿美元、与12000多家合作伙伴协作。次日,The Elec报道称该架构名为“Five-Layer Cake”,五层依次为电力与能源基础设施、加速计算硬件、AI工厂基础设施(含neoclouds与通信网络)、覆盖语言/生物/化学/物理/机器人/动画等领域的AI模型,以及把token接入行业与企业的应用层;黄仁勋呼吁欧洲自建完整五层架构、从AI消费者转为生产者。目前尚无后续发展事实。
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2026年10月22日,NVIDIA发布预训练关系基础模型Kumo Relational,可直接在企业数据库上进行预测,单次前向传播即可完成,无需任务特定训练、特征工程或表展平。据同一发布信息,该模型在RelBench V1/V2、SAP SALT和4DBInfer共15个数据库的41个任务上,表现超过监督式关系深度学习模型和专家特征工程的梯度提升树流程;在SAP SALT上,其MRR比AutoGluon集成高8%。模型通过NVIDIA开源GPU原生structured-data-models库或NVIDIA NIM提供,支持500B+行数据库。目前尚无后续独立发展事实。
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NVIDIA 发布了时间序列预测模型 Kumo Forecast(原 NV-Tesseract Forecasting)。该模型以 MOMENT-1-large 为主干,采用约 3.4 亿参数的编码器加可训练预测头,编码器权重保持冻结。其 DARR 模式通过 k 近邻从历史数据中检索模式,并与直接预测结果融合;同时提供按预测步长输出滞后与特征归因的可解释框架。模型以 Apache 2.0 许可发布,支持 256 至 2048 的输入序列长度。目前尚无后续发展事实。
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Mistral AI于2026年10月21日宣布与NVIDIA合作,将AI引入工业工程领域。据Testing Catalog报道,双方合作内容包括更快的仿真、面向物理AI的开放基准与配套数据集,以及在CAE和EDA场景下对智能体AI进行评测。此外,Mistral的模型将接入NVIDIA Omniverse库,用于GPU加速的3D场景生成。目前该合作处于宣布阶段,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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