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AWS 发布用 S3 Vectors 构建 NAT 持久记忆的教程

2026年10月2日,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。据该教程,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。教程还说明,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。目前该故事尚无后续发展事实,状态停留在教程发布。

AWS 发布用 S3 Vectors 构建 NAT 持久记忆的教程

AWS 发布教程 使用 Amazon S3 Vectors 作为 NVIDIA NeMo Agent Toolkit 持久记忆层的实现教程

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DeepSeek开源昇腾AI芯片基础组件

2026年9月30日,DeepSeek开源了面向昇腾AI芯片的基础组件。据X.PIN报道,这套昇腾工具包与其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。同一报道还称,DeepSeek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。The Decoder同日报道称,DeepSeek与华为合作为昇腾芯片打造编程工具并全部开源,核心是北大研究人员开发、DeepSeek已使用约一年的TileLang语言,官方称其编程模型比CUDA更简单;双方还优化了由128颗昇腾950芯片组成的supernode,DeepSeek表示华为对这项工作给予了全面支持。目前尚无后续发展事实。

英伟达团队发布Physis-Lang

2026年9月30日,NVIDIA、MIT与牛津大学研究团队发布自进化物理语言框架Physis-Lang。该方法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;据代表来源报道,其用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。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。目前尚无后续发展事实。

Inception发布Mercury 2

2026年9月29日,Inception Labs发布扩散式推理语言模型Mercury 2,称其为全球最快的推理语言模型。该模型采用扩散式并行精炼而非自回归逐 token 解码,官方称生成速度提升超过5倍,在NVIDIA Blackwell GPU上达到1,009 tokens/sec。定价为每百万输入token 0.25美元、每百万输出token 0.75美元,支持可调推理、128K上下文、原生工具调用和schema对齐的JSON输出,并兼容OpenAI API,面向编码补全、智能体循环、实时语音和搜索RAG等延迟敏感场景,现已可用。同日,Inception Labs宣布Mercury 2上线Azure AI Foundry,目前在美国和加拿大区域提供。

酉术量子发布UnitarySpark与UnitaryLab 2.5

2026年9月27日,酉术量子发布异构计算硬件底座UnitarySpark,并上线自然语言驱动的量子科学计算平台UnitaryLab 2.5公测版。据量子位报道,该方案把量子模拟、GPU加速、AI Agent交互和真机互联集成到一台本地工作站,数据全程不出本地;底层采用上海交大团队的“薛定谔化”算法框架,可将非酉微分方程转为酉演化形式。报道还称,基于NVIDIA DGX Spark的实践入选NVIDIA官网成功案例,手动编码约12步压缩为约3句自然语言描述,交互频次减少约75%。目前尚无后续发展事实。

微软Surface负责人确认新Windows笔记本不再使用Copilot+ PC标签

微软Surface部门负责人确认,新款Windows笔记本将不再使用2024年设立的「Copilot+ PC」标签,尽管这些设备仍满足此前Copilot+的全部要求。该标签最初要求NPU算力达40 TOPS、至少16GB内存和256GB存储。据Ars Technica报道,高通高管也表示该徽标不太可能回归,戴尔和Nvidia的新笔记本同样已停用该标签。目前没有进一步的发展事实。

联合发布病毒蛋白复合物数据集

2026年9月24日,NVIDIA、Google DeepMind等研究机构联合公开发布2800多种病毒的预测蛋白复合物三维结构及BioNeMo结构预测流程。据NVIDIA Blog消息,NVIDIA加入由Google DeepMind、EMBL-EBI等组成的联盟,通过AlphaFold Database开放这些结构,供全球科学家免费使用。这些结构由AlphaFold2推断,并用NVIDIA BioNeMo Inference Runtime优化,以扩展到数千个病毒蛋白质组。NVIDIA同时开源生成该数据集的BioNeMo Structure Prediction Pipeline,其中约30%的蛋白相互作用此前未在Protein Data Bank中记录。目前尚无后续发展事实。

GeForce NOW新增九款游戏

2026年9月24日,NVIDIA更新GeForce NOW游戏阵容,本周新增九款游戏,并预告将支持Googlebooks。据NVIDIA Blog消息,Remedy Entertainment的《CONTROL Resonant》在发售当天加入GeForce NOW,Ultimate会员可以GeForce RTX 5080级性能串流,支持DLSS 4、光线追踪、NVIDIA Reflex和最高5K HDR,无需100GB本地安装。本周加入的九款游戏还包括《DragonSword: Awakening》。此外,GeForce NOW将于今年秋季Googlebooks上市后支持这一新笔记本品类。目前该消息来自NVIDIA官方博客,尚无其他来源的独立报道。

用 Amazon Bedrock 把开放权重模型作为你的 A

2026年9月23日,AWS Machine Learning 发布文章,讲解如何用 Amazon Bedrock 把开放权重模型作为 AI 编码智能体运行。文章介绍,开源终端 AI 编码智能体 OpenCode 可接入 Amazon Bedrock 上的开放权重模型,推理在用户自己的 AWS 账户内完成,无需管理基础设施,也没有按席位收费。文章演示了用 Moonshot AI Kimi K3、OpenAI GPT-OSS 120B 和 NVIDIA Nemotron 3 Super 120B 配置多模型工作流,并介绍 Bedrock 的三种定价层级:Priority、Standard 按 token 计费,Flex 成本低 50%。目前该故事尚无后续发展事实。

用并发扫描在 Amazon SageMaker AI 上为生

2026年9月22日,AWS Machine Learning 发布文章,讲解如何在 Amazon SageMaker AI 上用并发扫描为生成式 AI 端点合理配置规模。文章介绍,SageMaker AI 的 Inference Recommendations 内置并发扫描功能,可自动向端点发送递增的并发流量并测量吞吐与延迟,找出端点饱和点,无需自建压测基础设施。文中以 NVIDIA Nemotron-3 Nano 30B(MoE、3B 激活参数)部署在 ml.g7e.2xlarge 为例,按 64、256、1024 三档并发各发 1024 个请求,结果显示 256 并发时吞吐趋平、p99 延迟陡升,即为饱和拐点。目前该内容为 AWS 官方发布,尚无其他后续发展。

Cerebras 主张推理速度已成为准确率杠杆

2026年2月19日,Cerebras 提出一项主张:推理速度不再只是可用性阈值,而是提升准确率的关键杠杆。其官方博客称,Cerebras 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。该文章认为,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,因此速度的意义从可用性门槛转向准确率杠杆。目前该主张仅有 Cerebras 一方来源,尚无其他独立来源或后续发展事实。

Clément Delangue 称开源 AI 应比现在大 100 倍

2026 年 9 月 30 日,HuggingFace 联合创始人 Clément Delangue 公开表示,开源 AI 理应比今天再大 100 倍,并称“我们才刚刚开始”。该表态出现在其社交平台发文中,同时提及 @JosephJacks_ 与 @nvidia。目前该说法仅有这一条代表性证据,尚无后续发展事实或官方证据,因此事件仍停留在这一表态本身。

Yuchen Jin 称充裕资本对 AI 创业创始人是双刃剑

2026年9月27日,Yuchen Jin 提出观点,认为充裕的资本对 AI 初创公司创始人来说是一把双刃剑。他在同一发言中对比了早年科技公司 IPO 时的市值:NVIDIA 为 3.45 亿美元,Amazon 为 4.3 亿美元,Apple 为 12 亿美元;而如今如果一家 neolab 种子轮融资不到 4 亿美元,人们就会质疑它为什么融得这么少。目前该观点由 Yuchen Jin 本人发布,尚无其他发展事实或官方证据。

Together AI 发布 Jev 类分类器及微调教程

2026年9月23日,Together AI 发布 together/Tev1-4B-experimental 分类器,并同步给出自建微调教程。据其官方博客介绍,教程基于 Qwen3.5 4B 微调一个类似 Jev 的分类模型,训练成本约 17 美元、耗时约 25 分钟。流程上,教程从 Hugging Face 的多个数据集采样 38,340 条样本,经 fetch_sources.py 和 build_all.py 归一化后,使用 Together 微调服务训练,再部署到 1x_nvidia_h100_80gb_sxm 专用端点并通过 HTTP 接口调用。对于不想自行训练的用户,可直接在 Together 无服务器平台使用已上线的 together/Tev1-4B-experimental。目前该事件尚无后续发展事实。

英伟达团队发布Physis-Lang

NVIDIA、MIT和牛津大学研究团队 发布 自进化物理语言框架Physis-Lang

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Google高管在Data Center World Power介绍AI数据中心能源策略

2026年9月25日,Google 的 Tom Garvens 在 Data Center World Power 活动上介绍了 Google 全栈 AI 数据中心能源与供电策略。据 Data Center Knowledge 报道,该策略旨在通过全栈设计把 AI 数据中心变成电网的主动合作伙伴。报道称,Google 的 AI 算力需求从 2025 年 5 月到 2026 年 5 月增长七倍,月处理超 3 千万亿 token。在供电方面,Google 用 BESS 储能、54 VDC 机架级电池备份和液冷替代传统集中式 UPS,并计划逐步迁移到 800 VDC 配电。报道还提到,Google 与 Meta、Microsoft、Nvidia 共同制定公用事业与超大规模厂商的接口规范。目前该事件尚无后续发展事实。

联合发布病毒蛋白复合物数据集

NVIDIA、Google DeepMind等研究机构 公开发布 2800多种病毒的预测蛋白复合物三维结构及BioNeMo结构预测流程

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GeForce NOW新增九款游戏

NVIDIA 更新 GeForce NOW游戏阵容并预告支持Googlebooks

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英伟达测试机密推理性能

NVIDIA 测试 TensorRT LLM在八张B200上运行DeepSeek-R1的机密计算性能

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