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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NVIDIA 发布 Open Agent Safety Platform 参考设计，将 NVIDIA OpenShell 与 NVIDIA Sentry 组合在一起。OpenShell 是开源安全运行时，为 AI 智能体划定可执行的边界，并在其运行过程中追踪动作、执行策略。NVIDIA Sentry 在 NVIDIA BlueField 上提供硬件级安全执行，通过可信遥测与检测流水线持续监控智能体活动，实现毫秒级遏制与隔离。
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英伟达与 100 多家行业伙伴共同推出 NVIDIA Open Agent Safety Platform，整合 OpenShell 与 Sentry。黄仁勋称这不只是单一产品，而是构建安全智能体系统信任层的开放生态起点，并强调安全与创新并不冲突，安全是赢得信任的方式。
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Baseten 宣布 Blaxel 第四代基础设施 Carbon 进入私有预览，将很快登陆 Baseten 平台，为智能体沙箱与执行基础设施提供支撑。Carbon 仍基于 microVM，每个沙箱配备独立 IPv6 地址，并新增内核能力与运行时策略执行、手动快照、分叉，以及毫秒级从快照进入生产的路径。Baseten 同时作为 NVIDIA OpenShell 与 Open Secure AI Alliance 的启动合作伙伴，提供预装 OpenShell 的 Carbon 沙箱模板。
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Baseten 宣布成为 NVIDIA Open Agent Safety Platform 的启动合作伙伴，并在最新一代 Blaxel Sandboxes 中支持 OpenShell。Blaxel 同时推出第四代基础设施 Carbon 的私有预览，每个 Carbon 沙箱配备独立 IPv6 地址，支持内核能力、手动快照、分叉以及毫秒级从快照到生产的路径，并已提供预装 OpenShell 的模板。
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NVIDIA 发布 Open Agent Safety Platform 参考设计，为自主 AI 智能体提供跨软件与硬件的安全执行层。该平台以 Apache 2.0 开源的 OpenShell 安全运行时在沙箱中隔离智能体并执行可验证策略，NVIDIA Sentry 则借助 BlueField-4 DPU 在主机之外持续监控智能体行为、识别偏离预设任务的行为漂移。平台针对 NVIDIA Vera CPU 与 BlueField DPU 系统优化，也兼容其他硬件，已运行在 Vera 与 BlueField-4 上的用户通过软件更新即可启用。
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NVIDIA 发布开源运行时 OpenShell 0.1.0，可在不重写智能体的前提下限制其可访问的系统与数据，结合沙箱执行、受控服务访问、凭证管理和形式化策略分析。OpenShell 由 Gateway、Supervisor 和 Sandbox 组件管理智能体集群，可检查 HTTP、GraphQL 和 MCP 流量，允许同一 API 上的读操作而拦截写操作，并将策略决策记录到 OCSF 审计日志。Cadence、Slack 和 Gecko Robotics 等组织已在芯片设计、企业自动化和物理机器人治理中采用该运行时。
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Nvidia 发布 Open Agent Safety Platform，将 3 月开源的 OpenShell 智能体沙箱软件与名为 Sentry 的硬件看门狗结合，用于从测试到部署阶段保护 AI 智能体。Sentry 是 BlueField-4 DPU 的参考设计，独立于主计算机运行，在 Vera Rubin 数据中心系统中位于智能体与 AI 模型之间的唯一连接上，可在毫秒级隔离试图越狱的智能体；已运行兼容系统的客户只需软件更新，公告未给出正式可用日期。Nvidia 称智能体在指令不清或任务持续数周时会偏离目标，无法在保留能力的前提下通过训练消除，因此不能完全自我监控。
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Nvidia 发布 Open Agent Safety Platform，称可在毫秒级隔离试图越界的 AI 智能体。该平台基于开源软件 OpenShell，运行在 Nvidia 的 Vera AI CPU 上，用户可限定智能体可访问的信息，OpenShell 会在任务执行前和执行中检查这些限制，另有独立芯片上的 Sentry 技术持续监控智能体并执行边界。Anthropic、Microsoft 和 SpaceX 等公司对该平台表示支持。
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Nvidia 将面向 AI 智能体的安全沙箱 OpenShell 从 GTC 大会首次公布推进到面向所有用户正式发布，该框架把智能体活动隔离在操作系统内核中。Nvidia 同时推出新软件平台 Sentry，作为芯片上的隔离安全域持续监控长时间运行的智能体，可隔离试图越界的智能体，并计划与 Arm、Intel 合作使其支持 x86 架构。两者被纳入开源框架 Open Agent Safety Platform，Nvidia 称 Anthropic、Microsoft、Mistral、Hugging Face 等数十家公司参与合作，Salesforce、Scale AI、SAP 确认不同程度集成 OpenShell，但 OpenAI 未出现在名单中。
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NVIDIA 加入由 Google DeepMind、EMBL-EBI 等组成的联盟，通过 AlphaFold Database 开放 2800 多种病毒的蛋白复合物预测 3D 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。
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NVIDIA 发布 NV-Reason-CT，一个面向 3D CT 分析的视觉语言模型，将思维链推理扩展到全容积 CT，可生成结构化诊断报告并支持多轮追问。模型由 3D ViT 编码器与 Qwen3.5-4B 语言模型组成，在 CT-RATE 基准上取得 Macro-F1 0.614、Macro-AUROC 0.871，超过已发表的 3D 对比学习与 2D/3D 融合基线。权重和配置已在 Hugging Face 开放，训练配方与推理脚本发布在 NVIDIA-Medtech/NV-Reason-CT 仓库，定位为供研究者后训练的研究基础模型，而非获批的临床诊断产品。
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NVIDIA 发布开源 Kubernetes 控制器 Cluster Readiness Engine（NVCRE），通过运行真实分布式工作负载来验证 GPU 集群是否就绪，并把每个失败归因到具体节点和类别。它采用 Certification、Workflow、Job 三层自定义资源 API，内置覆盖 NCCL 通信、DCGM 四级诊断和 NeMo 预训练（Nemotron 5 的 8B 与 56B）的测试目录，并支持自适应故障隔离，逐层拆分失败分组以缩小可疑节点范围。NVCRE 与 NVIDIA AI Cluster Runtime、NVSentinel 共同构成 NVIDIA DSX OS 运行层，需 Kubernetes 1.29 及以上版本，采用 Apache 2.0 许可。
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NVIDIA 发布 SWE-Serve，用 53 个源自 83 个已合并 SGLang PR 的推理工程任务评测 AI 编码智能体，覆盖模型启用、解码、缓存、调度、服务 API 和分布式执行六类。在 19 个启动真实服务器的任务中，同一批补丁完整验证通过率为 45.9%，去掉实时服务检查后升至 69.4%，约三分之一补丁在真实服务路径上失败。11 个模型在 mini-swe-agent 闭卷条件下平均 pass@1 为 34.6% 至 75.5%，Claude Opus 5 与 GPT-5.6 Sol 最高约 75%。
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Baseten 在 Model Library 上线 NVIDIA Nemotron 3 Diarization，提供预录、流式和实时转写三种预设，单次推理即可标注最多 8 位说话人，间隔最低 320ms。该模型约 100M 参数，基于 NVIDIA Streaming Sortformer，同一 checkpoint 支持 0.32 至 30.4 秒四档算法延迟；在 RTX PRO 6000 上可维持 500 路以上并发分离流，加入转写后为 190 路。AISHELL-4 低延迟档 DER 为 9.8%，对比 Streaming Sortformer v2.1 的 27.2%，模型已在 Hugging Face 和 Baseten Model Library 开放。
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NVIDIA Nemotron 3 Diarization 已在 Hugging Face 和 Baseten Model Library 上线，提供批量、流式和实时说话人标注转写三种预设。该模型基于 NVIDIA Streaming Sortformer，约 100M 参数，单次前向即可输出说话人活动，最多标注 8 位说话人，同一 checkpoint 支持 0.32 至 30.4 秒四档算法延迟。Baseten 在 RTX PRO 6000 上优化后，单卡可维持超过 500 路并发小时级分离流，加入转写后为 190 路，批量吞吐比 NVIDIA 参考部署高约 1.35 倍。
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