NVIDIA Vera CPU 在存储数据路径基准测试中全面超过所测 x86 CPU：AES-128 加密吞吐最高 1.43 倍、解密最高 1.29 倍，Reed-Solomon 恢复最高 3.26 倍，CRC32C 校验最高 3.67 倍，压缩最高 3.29 倍、解压最高 1.72 倍，压缩加密两阶段流水线最高 3.21 倍。Vera 集成 88 个 Olympus Armv9.2 核心、176 线程、164 MB 统一 L3 缓存与 SOCAMM2 LPDDR5X 内存，并作为 NVIDIA Vera BlueField-4 STX 存储处理器进入存储数据路径。
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NVIDIA 技术博客分析 dense attention 在 GPU 上的性能规律：增大 group size（G）可提升 decode 吞吐，head dimension 取 128 或 256 更契合 GPU tile 与 128 字节内存传输；prefill 延迟随 ISL 平方增长，decode 延迟随 KV cache 序列长度线性增长。文章给出四条协同设计准则，并指出张量并行不应超过 KV head 数（KH），TensorRT-LLM 以 Wide EP 和 Helix Parallelism 应对。
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NVIDIA 发布 nvmath-python v1.0，为 cuFFT、cuBLASLt、cuDSS、cuSPARSE、cuTENSOR、cuBLASMp 等 CUDA-X 数学库提供 Python 抽象层，支持从 CPU 到多 GPU、多节点规模的加速数学运算。该库引入通用稀疏张量（UST），可通过领域特定语言创建应用最优稀疏格式而无需编写代码实现，并支持 pip、conda、uv 或 pixi 安装。用户可通过 pip install nvmath-python[cu13] 开始使用。
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NVIDIA AI Red Team 在六个月内评估了多个 AI 智能体，归纳出四类反复出现的失效模式：缺少访问控制、工具允许任意代码执行、缺少网络出口控制、密钥以明文暴露。团队指出基于提示词的护栏和 LLM-as-a-judge 模式常被社会工程、渐进式操纵和恶意包安装等合法工作流绕过，有效防护需要模型控制面之外的确定性控制，包括严格访问控制、Docker 或 NVIDIA OpenShell 等加固沙箱、默认拒绝的网络出口以及通过专用密钥管理器让密钥远离智能体。
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NVIDIA 发布教程，介绍如何用 StarCoder2-7B NIM 在自有 GPU 上自托管编码助手，并在其前面部署 NeMo Guardrails 拦截认证、支付、加密等人工专属路径的请求。方案还包括带 ai-assisted 标签的 CI 校验门，运行单元测试、SAST、密钥扫描、幻觉依赖检测和许可证检查，以及通过 commit trailer 追踪 AI 辅助改动，并用 Prometheus 与 Grafana 对比 AI 辅助与基线的缺陷逃逸率、回滚频率和评审延迟。
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NVIDIA 发布开源 GPU 加速的 Medical Physics Simulation 框架，作为 Isaac for Healthcare 的一部分，用于生成解剖数字孪生、模拟器械与解剖结构交互并训练强化学习策略。其中 Endoluminal Simulation Module 已正式可用，用 XPBD 求解器实时模拟柔性导管在患者特异性血管中的导航；Surgical Simulation Module 处于早期访问，可在单张消费级 GPU 上以超过 30 帧每秒模拟软组织变形与触觉反馈。Cosmos-H 系列生成式世界模型可从机器人动作生成手术视频，Cosmos-H-Dreams 经 FlashDreams 推理引擎实现超过 30 帧每秒的交互式仿真。
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NVIDIA 发布开源视觉语言模型 Ising Calibration 1.5，310 亿参数，可解读量子处理器诊断输出并推荐调优动作。该模型在 QCalEval 基准上零样本表现优于同规模开源模型，使用相关实验示例的上下文学习时较前代提升 86.68%，BF16 精度下体积缩小 11.4%。模型首次提供 NVFP4 量化版本，可在单 GPU 或 NVIDIA DGX Spark 上部署，权重、数据集、基准与部署方案均以 OpenMDW License 开源。
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NVIDIA 推出 Cosmos-H-Dreams，可根据初始 RGB 帧和实时机器人运动学数据，自回归生成手术场景。经知识蒸馏并由 FlashDreams 加速后，模型在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 上达到约 160 帧/秒，高于标准推理的约 10 帧/秒。其提供 dVRK 台面缝合预训练检查点并已集成 Versius 平台，但定位为研发平台，而非诊断系统或实体手术机器人控制器。
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黄仁勋分享了 NVIDIA 联署的一封公开信，阐述开放模型对 AI 发展的重要性。信中称，开放模型有助于加强安全与网络安全、加速创新和技术扩散并支持自主能力，世界同时需要前沿闭源模型与前沿开放模型。
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Sakana AI 与 NVIDIA 扩大合作，将 NVIDIA 的开放模型栈（含 Nemotron）集成进其多智能体编排系统 Sakana Fugu，Nemotron 将以专门智能体形式加入 Fugu 的智能体池。Fugu 通过单一接口和 API 动态选择、协调并组合多个底层模型与智能体，早期评测显示这种编排方式性能接近领先前沿系统。双方将在 Fugu 后续版本中持续评估并改进 Nemotron 的表现。
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Nvidia 网络业务高级副总裁 Kevin Deierling 在 Everpure 播客 The Data Wire 中指出，企业 AI 项目卡壳的原因不是算力，而是数据未经精炼。Everpure 在 Accelerate 2026 发布 Data Stream，基于 Nvidia AI Data Platform 参考设计，用 GPU 加速流水线完成数据的发现、转换与交付，并内置安全与治理控制。
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State of AI Compute Index v6 显示，2026 年预计统计到 49,339 次芯片引用，其中 NVIDIA 占 44,715 次、约 91%。已追踪的 Hopper 部署量达 460,904 块 GPU，而 Grace-Blackwell 项目仍以安装和宣布阶段为主。已披露合约中，OpenAI 的 26 GW 算力包含 16 GW 非 NVIDIA 方案，反映前沿实验室正在组合多家芯片供应商。
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与 NVIDIA Cosmos 团队合作。 论文：https://t.co/S28urlDXd6 网站：https://t.co/8cA1K5R85w
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最喜欢的发现：物理失败会迁移。一个策略在真实世界里抓取失败，在世界模型里也会失败。 与 @nvidia 的新工作：完全在世界模型内评估机器人策略。策略行动，模型想象后果，想象出的评估能预测真实世界结果。🧵 真实 vs 世界模型 rollout 并排📷 为什么重要：评估对进步至关重要。随着我们的模型变得更通用、更强，评估它们能做的各种事情耗时越来越长。世界模型评估只需几小时 GPU 时间。 设置： • 用我们的机器人数据训练的世界模型生成摄像头会看到的画面 • VLA 在环：看到生成的帧，输出动作，世界模型预测接下来发生什么 在我们的桌面收拾基准上，跨不同性能的 VLA checkpoint，世界模型评估复现了真实世界的策略排名。 相关性图：预测 vs 真实成功率 我们发现让这件事奏效的关键是自一致性：模型被训练成在前向与逆向模型之间自一致（即用逆动力学预测的动作导向与 ID 输入一致的状态），跨不同摄像头一致，并通过中止分布外的 episode 在训练与测试之间一致。 有与无自一致性对比视频 模型也知道何时不该信任自己：它的不确定性估计能追踪生成偏离现实的程度。 不确定性准确预测模型生成何时退化 与 NVIDIA Cosmos 团队合作。 论文：https://t.co/S28urlDXd6 网站：https://t.co/8cA1K5R85w
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Setup： • 用我们机器人数据训练的世界模型生成摄像头会看到的画面 • VLA 在回路中：看到生成的帧，输出动作，世界模型预测接下来会发生什么
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为什么重要：评估对进步至关重要。随着我们的模型变得更通用、更强大，评估它们能做的各种事情所需的时间越来越长。世界模型评估需要几个小时的 GPU 时间。
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与 @nvidia 的新工作：完全在世界模型内评估机器人策略。策略行动，模型想象后果，想象出的评估能预测真实世界结果。🧵 真实 vs 世界模型 rollout 并排对比📷
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Ollama 0.30 发布，通过 llama.cpp 增强 GGUF 模型兼容性，并补充 Apple silicon 上的 MLX 引擎。NVIDIA 硬件性能最高提升 20%，实测使用 Gemma 4 26B 模型在 NVIDIA RTX 5090 上以 Q4_K_M 量化运行。Vulkan 现默认启用，将 GPU 加速扩展至 AMD 和 Intel 设备；同时新增对 LFM、Prism 及 Unsloth 微调模型的支持，并可直接运行 Hugging Face 上的 GGUF 模型。
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Black Forest Labs 宣布 FLUX.2 [klein] 4B 将预装在 ASUS 新一代 ProArt 笔记本的 MuseTree 应用中，该机型搭载 RTX GPU，已在台北 Computex 2026 亮相。官方称目标是在 8GB 显存笔记本上、后台运行其他专业应用时实现 5 秒以内的图像生成，无需 API 或联网。Black Forest Labs 表示正扩展合作，为更多硬件和设备提供端侧优化的 FLUX 模型。
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NVIDIA Nemotron 3 Ultra 已在 Ollama 云上线，这是一个 550B 参数（55B 激活）的开源模型，面向长时运行的智能体工作流。它支持 1M token 上下文，针对 NVFP4 格式优化，官方称在智能体生产力、指令遵循和长上下文任务上准确率领先，成本较其他领先开源模型最多节省 30%。
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