NVIDIA 发布开源工作负载级恢复服务 NVIDIA Recovery，通过应用日志、GPU 指标和调度器信号检测训练中断，并按检测、归因、隔离、重启或停止四阶段循环处理。该服务以 Apache 2.0 许可在 dsx-ai-factory/NVIDIA-Recovery 仓库开放，Slurm 集成通过 Helm chart 部署的 Advisor Controller 实现，支持集群内和 SSH 两种模式。新部署默认处于监控模式，只输出恢复建议不执行调度动作；7 月 9 日至 10 月 9 日在一个训练集群上的监控覆盖每天近 200 个任务，记录约 8,550 次异常检测，平均检测与恢复动作延迟分别为 69 秒和 94 秒。
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NVIDIA 发布面向物理 AI 的 Cosmos Framework 和 Cosmos NIM，前者提供训练、强化学习、优化与推理的模块化工具和智能体技能，后者以容器形式提供加速推理服务。Cosmos 3 Nano 仿真配方可从已发布 checkpoint 生成同步的相机视频与 LiDAR 观测，覆盖自动驾驶、机器人和手术场景。NIM 通过量化、投机解码和 KV-cache 感知路由，在 H200 上实测约 2–3 倍加速，Cosmos3-Nano 生成任务在 BF16 下需 58 GiB 显存。
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NVIDIA 公布 RTX Spark 轻薄笔记本的多项更新，包括开放权重语音模型 Nemotron 3.5 Transcribe、Liquid AI 的 LFM3 模型家族支持，以及 NVIDIA App 中可在前台应用与后台智能体之间分配 GPU 资源的控制项。Nemotron 3.5 Transcribe 支持 40 种语言的转写、说话人标注和翻译，约 43 亿活跃参数，已在 Hugging Face 上线。RTX Spark 笔记本现由 ASUS、Dell、HP、Lenovo、Microsoft 和 MSI 出货，起售价 2599 美元。
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MiniMax 官方感谢 NVIDIA NeMo 团队为 MiniMax-M3.1-Flash 提供 day-0 微调支持。被引用的 Huiying Li 帖文称，该模型在公开前已通过 Space Bunny 处理 200T+ tokens，现已开放权重；NeMo-AutoModel 的 day-0 微调支持 FSDP2、专家并行、流水线并行和上下文并行，可扩展至 128 块 GPU，并可直接加载 NVFP4 checkpoint。
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NVIDIA 在 GTC Berlin 宣布 DGX Spark 正式支持八节点集群，统一内存扩展至 1TB，可在本地运行 Z.ai 的完整 GLM 5.3（753B）等前沿模型。官方给出的基准显示，Qwen3.8-27B（NVFP4）解码吞吐从单节点约 12 tokens/s 提升到八节点 52 tokens/s，配合 Spark 优化的 RoCEnante 集合通信后端在八节点实现 4.43x 解码加速。八节点从头预训练 nanochat 模型取得 7.79x 加速、97.4% 扩展效率，NVIDIA Sync 的八节点集群支持将在年底前推出。
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NVIDIA 发布 Minerva，一款面向 AI 工厂的 AIOps 平台，汇集基础设施与 AI 负载的遥测数据，再用专用 AI 模型把数据转成可执行的洞察。平台构建动态知识图谱，把 GPU、SuperNIC、交换机、线缆与运行其上的作业逻辑映射起来，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。Minerva 内置 AI 助手并可连接外部智能体工具，支持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。
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NVIDIA 发布 OpenShell 参考架构，主张 Agent 无法自我治理，安全与治理应放在 Agent 触及不到的基础设施层。方案分三层：开源运行时 OpenShell 通过 Gateway、Supervisor、Sandbox 和用形式化验证的 Policy Prover 划定权限边界；Vera CPU 提供 88 个 Olympus 核心、1.2 TB/s 内存带宽，CoreWeave 实测沙箱启动快 3 倍以上、Terminal Bench 上 Agent 任务快 1.8 倍；BlueField-4 DPU 加 Sentry 提供可选的硬件级监控，可在几毫秒内隔离违规 Agent。
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Nvidia 发布 DSX Pod AI Factory，将 7 个 Vera Rubin AI 机架装入约标准集装箱大小、重约 28000 公斤的箱体，线缆与液冷在工厂内完成组装，可经普通公路用卡车运输。Nvidia 称该方案可把新 AI 数据中心开始输出 token 的时间从 6 个月缩短到 14 天，产品为参考设计，由富士康、技嘉、联想、HPE、广达、和硕等厂商出货，预计 2027 年初开始交付，未公布价格。
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Nvidia 在柏林 GTC 上发布 Open Agent Safety Platform，围绕开源运行时 OpenShell 增加硬件级管控，由 BlueField-4 DPU 配合 Sentry 软件独立监控智能体行为，并在其越界时于毫秒级隔离和停止。OpenShell 支持 Anthropic 的 Claude Code 和 OpenAI 的 Codex 等第三方智能体框架，Nvidia 称已有超过 100 家机构使用该平台技术。Nvidia 同时推出 Agent Knowledge Foundation 和 Auto-Ontology 库，用于在企业数据不出本地的前提下让智能体访问结构化与非结构化数据，并扩充 Nemotron 3.5 Super VL、Nemotron 3.5 Bolt 74B-A9B 及 Kumo 系列模型。
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NVIDIA 在 GTC Berlin 发布 DSX POD，这是面向完整 Vera Rubin AI 工厂的参考设计，由合作伙伴在模块化集装箱内完成建造、集成和验证后再交付。NVIDIA 称该方案可将已准备好站点的部署时间从六个月缩短至最短 14 天，集装箱到场后即可接入电力、冷却和网络等基础设施。Anduril、Dell、HPE、Lenovo、富士康等合作伙伴将在 2027 年初全球交付 DSX POD AI 工厂。
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NVIDIA 在 GTC Berlin 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、观测并约束 AI 智能体，架构现已可用。该设计以 Vera Rubin NVL72 运行模型、Vera CPU 运行 OpenShell 安全运行时、BlueField-4 DPU 运行 Sentry 安全框架，对智能体行为做带外持续监控与芯片内策略执行。OpenShell 运行时包含 Gateway、Supervisor、Sandbox 和 Policy Prover 四个组件，Sentry 计划于明年年初开放，DOCA Argus、DOCA Flow 等库现已可供实验。
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NVIDIA 在 10 月 21 日 GTC Berlin 上宣布扩展 NVIDIA Isaac 开源机器人开发平台，新增参考人形机器人、新数据集和运行时，并更新机器人学习框架。Agile Robots 推出的 Agile ONE SN 预配置 Isaac GR00T、搭载 Jetson Thor，身高 1.40 米、重 40 公斤、31 个自由度，双臂各负载 3 公斤，计划 2027 年初上市。Isaac Lab 3.0 已正式开源，Isaac OS 基于 Holoscan 构建，SimReady Central Library 提供 2000 多个仿真资产，Human 1M 数据集同步上线 Hugging Face。
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Nvidia 在 GTC Berlin 发布 DSX POD 参考设计，让合作伙伴在工厂内把 Vera Rubin 机架、网络和液冷装进集装箱后再交付。每个集装箱装 7 个 Vera Rubin NVL72 机架、共 504 块 Rubin GPU，预装约 20 公里铜缆和 17 公里横向扩展网络，重约 28 吨；只要站点已有供电、制冷和网络条件，最快 14 天即可开始产出 token。Nvidia 称该系统制冷不用水，Vera Rubin 可用 45 摄氏度冷却液运行，2 吉瓦部署下干冷器相比冷却塔每天可省约 5400 万升水，合作伙伴将从 2027 年初开始全球交付。
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Nvidia 在 GTC Berlin 上把 Agent Knowledge Foundation 加入 Agent Toolkit，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。
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NVIDIA 在 Hugging Face 上线 SimReady Central，这是一个面向机器人与 AI 工厂仿真的开放 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。OEM 可借助 SimReady Central 提交技能按 SimReady 配置校验并提交 CAD 设备模型，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。文中以 FANUC 机械臂配 Robotiq 夹爪的抓取放置场景和 AI 工厂布局对比为例，演示了借助 GPT-6 Astra 生成场景组装与校验代码的流程。
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NVIDIA 扩展机密计算能力，推出 Confidential Bare Metal 部署选项，让前沿模型构建方在第三方专用基础设施上运行敏感负载时仍能掌控模型与数据。该方案与已有的 Confidential Containers、Confidential Virtual Machines 组成三种部署形态，并新增传输中数据保护、平台完整性度量和硬件级访问限制等控制。Cohere 计划将其接入 Cohere Model Vault，Google Cloud 将在基于 GB300 NVL72 的 A4X Max 实例上支持该能力，CoreWeave、Microsoft Azure Infrastructure、Nebius 等厂商也支持相关部署。
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NVIDIA 推出新的 OpenShell 参考架构，同时发布新的 NVIDIA DSX POD。在已准备好的站点上，AI 工厂部署时间从六个月缩短到 14 天，这一缩短为行业节省了大量成本。
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NVIDIA 发布 OpenShell 参考架构，用开源运行时把智能体工作负载视为不可信对象，按需授予访问权限。该架构由 Gateway、Supervisor、Sandbox 和 Policy Prover 四个组件构成，分别负责沙箱生命周期与策略管理、凭据访问中介、工作负载隔离和策略权限的形式化验证。CoreWeave 实测显示，在 Vera CPU 上沙箱启动速度比 x86 快 3 倍以上，智能体循环完成速度快 1.8 倍，单机架可支持超过 11,000 个并发智能体环境。
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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。该框架由 DOCA Tower 透明代理终止 TLS 并用 Open Policy Agent 评估请求，DOCA Argus 通过内存内省提供运行时上下文，可在毫秒级隔离越界智能体。Sentry 属于 GTC Berlin 公布的 NVIDIA OpenShell 参考架构，计划于明年初开放，开发者可先用 DOCA Argus、DOCA Flow 等库进行实验。
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Google 开源 TorchTPU，取代 PyTorch/XLA，让 PyTorch 代码可在 TPU 上运行并逐步调试。此前 TPU 通过 PyTorch/XLA 把操作交给编译器排队执行，调试体验与 GPU 不同；TorchTPU 改为按代码逐操作执行以便调试，生产环境再切换到 torch.compile 提速。原文称 TorchTPU 训练 Qwen 3 8B 时用到最高 52% 的 TPU 峰值算力，并提到 Google 与 Amazon 现在都提供原生 PyTorch 后端。
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