Oracle 宣布将在 OCI 上部署 Google TPU，以及来自 OpenAI、Cerebras、SambaNova 和 Positron AI 的推理芯片，让客户在 Nvidia GPU 之外有更多算力选择。Oracle 称将成为 Google Cloud 之外首家提供 TPU 的超大规模云厂商，TPU 与 Cerebras 晶圆级引擎计划 2027 年上线，Positron Atlas 已可用。同时 Oracle 扩大与 Nvidia 的合作，Vera Rubin NVL72 系统和 Vera CPU 已在 OCI 正式可用。
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SoMark 开源了 1.3B 参数的文档解析模型 OXR-1.0，可将 PDF 和页面图像转成 Markdown 或 JSON，权重已发布在 Hugging Face，轻量测试可在单张 24GB GPU 上运行。该模型在 olmOCR-Bench、OmniDocBench 和 DocParsingBench 上排名第一，在单张 NVIDIA RTX PRO 6000 GPU 上解码速度 558 tokens/s，端到端解析 100 页约 101 秒。其训练后阶段采用递归自我改进（RSI）循环，由通用 VLM 判定解析结果并生成新标注页面，无需人工标注。
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VicOne LAB R7 展示了被篡改的输入如何在安全功能照常工作的情况下改变机器人行为：在 Gemma 4 E4B 机器狗测试中，海报上的文字被当作指令改变了其移动；在 Nemotron + NVIDIA Jetson AGX Orin 的医院服务机器人仿真中，人耳听不见的构造音频改变了模拟行为。研究人员还在机器人 bug bounty 活动中向本应保持静止的 ROS 2/DDS 机器人注入消息，使其移动。VicOne 建议在部署前后用对抗场景检验安全限值，并对照 GB/T 45502-2025、IEC TS 63074 及 2027 年 1 月 20 日适用的欧盟机械法规提供证据。
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Survival LLM 发布一款完全在本地运行的免费开源 AI 助手与应急资料库，断网后仍可回答食物保存、烧伤处理、净水等问题，并列出答案所依据的文章。应用启动时会检测电脑内存并下载匹配的模型，从 16–31 GB 内存设备上的 IBM Granite 4.2 8B 到 128 GB 以上 Mac 上的 NVIDIA Nemotron 3.5 Super；资料库约 9 GB，含约 93 万篇 Wikipedia 文章、FEMA 与 CDC 指南、军事医学手册和 iFixit 维修指南。作者在 22 道停电与急救题上的盲测中，Nemotron 3.5 Super 与 Qwen3.8 27B 各答对 21 题，Granite 4.2 8B 答对 14 题。
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PyTorch 基金会发布 PyTorch 2.15，所有使用 nccl 的进程组默认改用重写后的 NCCL 后端，并附带在集合通信挂起时转储现场信息的 flight recorder，可通过 TORCH_DIST_USE_NCCL2=0 或 nccl-legacy 回退。该版本还为 Apple Silicon 加入 float8_e4m3fn 与 _scaled_mm 支持，新的 grouped_mm 在 M3 Ultra 上让 MoE 解码吞吐提升 1.32–1.34 倍。默认 wheel 升级到 CUDA 13.2，同时提供 CUDA 13.4 wheel 并实验性支持 NVIDIA Rubin GPU，另新增 ROCm 10.0 wheel，且不再支持 Python 3.10 和 macOS 14。
PyTorch 基金会发布 PyTorch 2.15，所有使用 nccl 的进程组默认改用重写后的 NCCL 后端，并附带在集合通信挂起时转储现场信息的 flight recorder，可通过 TORCH DIST USE NCCL2=0 或 nccl-legacy 回退。该版本还为 Apple Silicon 加入 float8 e4m3fn 与 scaled mm 支持，新的 grouped mm 在 M3 Ultra 上让 MoE 解码吞吐提升 1.32–1.34 倍。默认 wheel 升级到 CUDA 13.2，同时提供 CUDA 13.4 wheel 并实验性支持 NVIDIA Rubin GPU，另新增 ROCm 10.0 wheel，且不再支持 Python 3.10 和 macOS 14。
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AnySpeechRecognizer 在 Apple SpeechAnalyzer API 之上支持切换引擎，可选用 NVIDIA Parakeet TDT 0.6B v3（支持 25 种欧洲语言）、Moondream 后训练的 Parakeet Ultra、英文版 Parakeet Unified，以及阿里 Qwen3-ASR（0.6B/1.7B，覆盖 30 种语言和 22 种中文方言）。这些模型已转为 Core ML 发布在 Hugging Face Hub，Parakeet 转写 1 小时音频约需 20–40 秒，Qwen3-ASR 更慢且需数 GB 内存。包内还新增 Apple 框架没有的说话人分离模块 SpeakerDiarizer，基于 NVIDIA Streaming Sortformer，最多跟踪 4 位说话人。
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Mistral AI 在为期三周的预览后，将 Mistral Large 4 的权重发布到 Hugging Face。该多模态模型在 3800 块 Nvidia 加速器上训练，参数量达一万亿，目前仍难以在游戏 PC 或单卡上运行。Mistral 称其在网络安全基准 CyberGym-E2E 上领先 GLM-5.3 和 Kimi K3，在智能体编码基准 Terminal Bench 4.0 上与 GLM-5.3 持平，但尚无独立评测；预览版定价为每百万输入 token 1.4 美元、每百万输出 token 4.2 美元。
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AWS 发布 Ray Train DLC 镜像 ray:train-ml-cuda-v1.1，预集成 Ray 2.58.0、PyTorch 2.13.0、CUDA 13.0.2、NCCL 2.29.7 与 EFA 及 AWS OFI NCCL 插件，无需自行构建镜像即可在 EKS 上分布式训练。示例用 PyTorch FSDP 在两台 g6.12xlarge 的 8 张 NVIDIA L4 GPU 上微调 Qwen2.5-1.5B，跨节点通信直接走 EFA。镜像公开托管于 Amazon ECR Public，节点无需凭证即可拉取。
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Block 的 AI 研究实验室发布全双工语音模型 Dessa，以研究预览形式开放候补名单，只用人声对话音频训练，未使用文本和预训练模型。该模型可在 MacBook Pro M4 Max 或更高配置上本地运行，速度快于实时；训练使用 1 台 NVIDIA GB200 NVL72（72 块 GPU），目前未公布基准分数、参数量、权重、论文或 API。
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Mistral AI 于当地时间 10 月 29 日正式开放 Mistral Large 4（代号 le Chonk）模型权重，这是一款 1 万亿总参数、490 亿激活参数的原生多模态模型，在欧洲自有数据中心用 3,800 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 从零训练。官方称其在 Artificial Analysis Coding Agent Index 得分 48%，与 GLM-5.3 基本持平，但平均每个任务消耗的 Token 减少 47%。模型基于修改版 MIT 许可证发布，个人、学术、微调及常规商业化可免费使用，提供 MaaS 转售的云厂商需单独获取商业授权；在线调用定价为输入每百万 Token 0.70 美元、输出 2.10 美元。
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Mistral AI 发布新旗舰前沿模型 Mistral Large 4，代号 Le Chonk，结束公开预览后开放下载。该模型支持文本和图像处理，重点强化防御性网络安全、智能体能力以及地理空间与 grounding 能力，据称在 SWE-bench 和 Terminal Bench 等智能体基准上达到 state-of-the-art。模型训练覆盖 160 多种语言，可通过 Mistral Studio、Mistral API、OpenRouter、Hugging Face 开放权重、Vibe Code 及 Nvidia 托管端点使用。
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Meta 在 2026 OCP 全球峰会上公布了支撑其最新 AI 模型和吉瓦级 Prometheus 集群的网络创新，包括首款液冷网络机架 IcePack 与 102.4T 交换机 IceCube（128×800G，可选 Broadcom Tomahawk 6C 或 NVIDIA Spectrum-6）。面向 scale-out 的 Flattened Planar Fabric 让每块 GPU 连接八个网络平面，Clos 架构从 3 层简化为 2 层；scale-across 方面推出连接楼宇、园区与区域的 petabit 级超级骨干 BAG。Meta 还介绍了基于 Broadcom Tomahawk5 的 MTIA 300 以太网 scale-up 交换机 Tahan，并将 MetaRoCE 软件实现开源，首个用户态版本 libsoftmetaroce 已上 GitHub。
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马斯克在 X 上表示，SpaceX 已获得 400 亿美元债务融资，用于从 Nvidia 等供应商购买 GPU，这批 GPU 将在 2027 年第一、二季度交付。他称 SpaceX 拥有投资级信用评级，且 Starlink 和发射业务带来独立于 AI 数据中心的收入，因此能拿到这笔资金；而过去几周，债务市场对没有独立收入的公司几乎关闭。马斯克还预测 200 多家 neocloud 将出现整合，只有少数能存活。
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Twitter 联创 Jack 创办的 Block 发布 Dessa，一个从零用纯人类语音训练的 speech-to-speech 模型，无文本、无预训练底座，支持全双工边听边说。该模型声称推理快于实时，可在 MacBook Pro M4 Max 及以上本地运行，整个模型称在一台 NVIDIA GB200 NVL72 上训练完成。团队称其目标是让模型理解语气与情绪，避免听不出对方痛苦仍继续应答的安全风险。
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施耐德电气发布新一代预制电源模块与电源撬块，基于与 Nvidia GB300 NVL72 AI 服务器系统联合开发的参考设计，单机架支持最高 142kW 功率密度，并集成电源管理与液冷控制。产品采用 Galaxy VXL UPS 技术，提供 2MW、2.25MW 和 2.5MW 三种容量，其中 2.5MW 为其迄今容量最高的单集装箱预制电源方案。产品将在西班牙巴塞罗那附近工厂生产，先在欧洲上市，2026 年晚些时候进入北美，随后扩展至亚太。
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五一视界子公司 51Sim 入选英伟达 10 月 21 日公布的 NVIDIA Halos SAFE 生态名单，是该名单中唯一的中国企业，公司股价一周累计上涨 58.92%，10 月 23 日单日涨 30.31%。Halos SAFE 是英伟达在自动驾驶领域推出的框架，整合仿真与实车测试，覆盖设计、部署与验证全周期。本周南向资金净卖出 170.46 亿港元，腾讯控股获净买入 12.27 亿港元，阿里巴巴-W 遭净卖出 42.98 亿港元。
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Block 研究实验室发布语音模型 Dessa，采用全双工架构，可边听边说，并能在 MacBook M4 Max 或更强的消费级电脑上本地运行。该模型完全基于人类语音和单张 NVIDIA GPU 训练，官方称情绪、停顿、笑声等表达内建于模型中，而非依赖文本管线驱动。目前 Dessa 未公开开放，Block 正招募安全研究人员测试其可能被用于欺骗对话方的风险。
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SGLang 在 DeepInfer 自有基准上达到或超过 DeepInfer：4x GB300 与 4x B300 上 prefill 吞吐最高 1.04x，64x GB300 上 decode 步长缩短 1.1%–7.4%。SGLang 已集成 DeepSeek 的 Mega 系列 kernel、DSpark 投机解码、SWA bounded replay 和两种 Engram 放置方式，并补齐 DeepInfer 未包含的 KV cache、prefill/decode 分离与副本间负载均衡。SGLang 支持 NVIDIA GB300、B300、B200、H200 和 AMD MI355X。
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由 mk2 与 Artefact 主办、LDLC 和 NVIDIA 合作的 Artefact AI Film Festival 已办到第三届，主题为「(Dis)Connection」，报名截止 2026 年 12 月 2 日。参赛影片最长 314 秒，且须在前期、拍摄、后期三个阶段各至少使用一项生成式 AI 技术；一等奖奖金 10 000 欧元，并可在 mk2 影院放映一周 30 秒版本。NVIDIA 建议用 GeForce RTX 50 系显卡配合 ComfyUI 在本地生成图像和视频。
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OpenClaw 官方账号发布访谈，@heyneighbor 与 @kevins8 对谈，介绍 OpenClaw Enterprise 是什么、为何要打造它、它在其他智能体之外还能做什么，以及如何参与其中；并提到 Red Hat 和 NVIDIA 正在为其贡献。
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