Nvidia 发布免费开源权重模型 Nemotron 3.5 Transcribe，可转写最多 40 种语言的音频，并同步推出开源语音数据集 Granary 第 2 版。该模型支持 31 种语言与英语互译、处理最长一小时的录音、区分最多 8 位说话人，Nvidia 称其在 Hugging Face Open ASR Leaderboard 等基准上优于竞品。模型为 300 亿参数，可运行在 Jetson AGX Thor、DGX Spark 及 Blackwell 数据中心芯片上，但只支持录音音频，不支持直播流。
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Meta 宣布 Nvidia 和 AMD 计划在其最高 950 亿美元的股票发售中认购合计 40 亿美元股份，Broadcom 也参与其中，三家芯片厂商合计投资 50 亿美元。Nvidia 出资 30 亿美元，Meta 将扩大使用其 Rubin GPU、Vera CPU、Spectrum-X 以太网产品和 BlueField-4，并借助 Nvidia 优化 Muse 大模型与消费级 AI 智能体的性能与成本。AMD 出资 10 亿美元，Meta 已在其数据中心部署首批基于 Instinct MI450 的 Helios 机架并正在测试，后续还将采用基于 AMD Instinct 架构的定制 AI 加速器。
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NVIDIA 与 Oracle 宣布计划把 OCI Supercluster 中的 NVIDIA Vera Rubin NVL72 系统扩展至多吉瓦规模，同时 Vera Rubin NVL72 与 NVIDIA Vera CPU 在 OCI 正式可用。OCI Superclusters 每机架通过 NVLink 连接 72 块 GPU，并采用 Spectrum-X 以太网与 BlueField-4 DPU；双方称客户可独立扩展 CPU 与 GPU 资源，以减少空闲容量。OpenAI 已在 Abilene 的 OCI Supercluster 上用超过 10 万块 NVIDIA Blackwell GPU 训练和运行 GPT-6 Astra，并表示将把 Vera 投入生产以支撑智能体沙箱负载。
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NVIDIA 发布 Nemotron-Personas 法国和比利时数据集，并给出用其微调 Nemotron 3.5 Lightning 的完整后训练流程。流程包括定义行为契约、用 persona 生成合成对话、在 NVIDIA NeMo 上用 LoRA 微调、合并适配器，再与基座模型在冻结测试集上逐条对比评测。法国数据集与 Pleias 合作构建，比利时数据集由 Pleias 与 KU Leuven 参与，Nemotron 仓库提供数据生成、训练和评测的可复用步骤及 agent skills。
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Nvidia 与 Meta 宣布扩大在 Muse AI 模型和智能体上的合作，Nvidia 将向 Meta 的股权发行投入 30 亿美元。双方将围绕 Nvidia OpenShell 参考架构展开协作，包括用于安全部署的 Nvidia OpenShell 和用于智能体行为监控的 Nvidia Sentry；Meta 还将把 Nvidia 基础设施的使用扩展到 Vera Rubin、Vera CPU 以及 Spectrum-X 和 BlueField-4 以太网。Meta 目前使用 Nvidia 基础设施运行 Muse AI 模型和智能体。
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C-BRAIN 联合 NVIDIA 用 AI 加速阿尔茨海默病研究，已推出 OpenScientist 和 InsightEngine 两个开源工具。OpenScientist 能在几分钟内完成原本需数周至数月的分析，单次运行成本低于 10 美元。C-BRAIN 目前覆盖 200 多个研究组，本地运行 64 块 NVIDIA 数据中心 GPU，并计划引入 Blackwell 系统。
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ARC Prize 公布 NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 在 ARC-AGI 上的验证成绩：ARC-AGI-2 得分 1.94%，每任务 $0.02；ARC-AGI-1 得分 22.67%，每任务 $0.03。这是 ARC Prize 评估的首个 NVIDIA 模型。
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SWI Compute 于 10 月 26 日结束隐身状态，宣布在欧洲建设并运营 NVIDIA AI 工厂，背后有 3.6GW 电力容量和约 10 亿美元的 NVIDIA 系统订单。首个英国剑桥工厂初期 30MW，部署近 7000 块 Rubin GPU 和 3500 颗 Vera CPU，预计 2027 年底上线，并计划到 2029 年扩展到 2.3GW。公司称 2027 年起新站点将采用 NVIDIA DSX AI Factory 平台与 Vera Rubin 参考设计，同一功耗预算下可提升最多 40% 的 GPU 容量。
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Factory 介绍其 Deployment 团队，负责在 Blackstone、Nvidia、T-Mobile、RBC 等客户的自有基础设施中落地自主软件工程智能体，应对大型 monorepo、遗留代码与严格合规边界。团队分设 Applied AI 与 Forward Deployed Engineer 两类岗位，前者负责 AI 策略与自主性度量，后者负责 SDK 部署、大规模重构迁移和本地化部署。code review、security review、内部知识智能体与基于 Droid SDK 的自托管云智能体均源自这类一线实践。
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Linux 内核模块 gpu-unlock 1.0.0 可将 GA102、GA103、GA104、GA106 显卡的 FP/BF16 FMA 指令发射速度翻倍，使其达到专业卡水平。在 3090 Ti 上，BF16 从 87.50 TFLOPS 提升至 157.41 TFLOPS，FP16 从 87.46 提升至 118.39 TFLOPS，TF32 从 42.58 提升至 82.61 TFLOPS。该模块在 NVIDIA 驱动绑定显卡前完成解锁，因此无需在每次驱动更新后手动打补丁。
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AI 视频初创公司 Higgsfield 宣布 NVIDIA 和 TCV 加入其 B 轮扩展融资，Jensen Huang 称其创始人是世界上最有才华的人之一。自 8 月 B 轮以来，公司年化收入突破 10 亿美元，企业合同增长 71%、月环比增速超过 100%，全球用户从 3000 万增至 4000 万以上。NVIDIA 从 L40、A40 GPU 到 Hopper、Blackwell 一直为其提供算力，后续将采用 Vera Rubin。
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MSI XpertStation WS300 是第二款基于 NVIDIA DGX Station GB300 的桌面工作站，配备 252GB HBM3E（7.1TB/s）的 Blackwell Ultra GPU、1600W 电源和双 400Gbps ConnectX-8 网络。整机重近 30kg，采用塔式机箱与闭环液冷，售价超过 10 万美元，定位为可放在桌边运行本地 AI 的服务器级硬件。
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NVIDIA 发布 Nemotron-3.5-Bolt-E4B，可在 6GB 内存的设备上本地运行，面向手机等端侧设备。该模型基于 Gemma 4 训练，支持视觉，Unsloth 同时给出了 GGUF 文件和指南链接。NVIDIA 称其面向本地助手、交互角色和机器人等可对话并调用工具的场景。
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NVIDIA 展示了一套在仿真中训练 Microduck 机器人通过障碍赛的工作流：Hermes 与 Nemotron 3.5 Bolt 在 RTX Spark 上把提示词转成项目计划，Astra 负责生成 3D 资产，场景在 Isaac Sim 中搭建。Isaac Lab 用 4096 个并行环境在 RTX PRO 6000 Blackwell Workstation Edition GPU 上训练感知与运动策略，随后回到 RTX Spark 本地验证，并为 sim-to-real 迁移做准备。
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哈萨克斯坦正从 AI 基础设施规划转向部署，Firebird 已获美国出口许可，将在哈萨克斯坦部署 45,000 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU，首期与 Kazakhtelecom 在 Data Center Valley 建设，目标 2027 年第三季度商用。Kazakhtelecom 已在 Astana 和 Almaty 部署 400 块 NVIDIA H200 和 480 块 NVIDIA B300 GPU，明年计划在 Data Center Valley 再部署超 1,000 块 GPU，并在 Ekibastuz 部署超 1,000 块 NVIDIA Vera Rubin GPU。NVIDIA CEO 黄仁勋到访 Astana，并宣布对哈萨克斯坦创立的 Higgsfield AI 进行投资。
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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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施耐德电气、Nvidia 和 HPE 达成战略合作，推出首批 Industrial AI Agents at the Edge，聚焦运营技术（OT）监控、网络安全和能耗优化。这些智能体基于 HPE Private Cloud AI 在本地运行，无需将敏感工业数据持续传至公有云。客户可通过施耐德电气 EcoStruxure Industrial Insights 应用管理智能体，相关 OT 监控技术已在智利纸浆企业 CMPC 使用三年。
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包括 Nvidia、Microsoft 和 Cisco 在内的 AI 基础设施企业向英国政府提交建议，称英国约有 12 个月时间建立让社区受益的“compact”，否则可能遭遇类似美国的抗议并威胁数据中心建设。该 SAIL 工作组建议让批准数据中心的议会保留更多税收收入，并制定地方获益框架。PauseAI UK 和 Foxglove 等组织批评这一做法是用利益收买社区，并指出苏格兰已有 15 个社区团体在反对相关项目。
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