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星期四

  1. UCSD Hao AI Lab

    FastVideo FastH3 Omni 在 DGX Spark、RTX GPU 和 Apple MLX 上本地运行

    Hao AI Lab 宣布 FastVideo FastH3 Omni 可在 NVIDIA DGX Spark、RTX GPU 和 Apple MLX 上本地运行。用一张照片和一段提示词生成 5 秒 480p 视频约需 3 分钟,在两张 Spark 上约 2 分钟;FastH3 T2AV 在单张 Spark 上耗时 52.6 秒,两张 Spark 上为 30.7 秒。演示视频中的片段均由 DGX Spark 以 8 步 NVFP4 checkpoint 生成,并提供了博客、Cookbook 和 Hugging Face 链接。

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  2. SiliconANGLE

    成立一年的 AI 研究实验室 Flapping Airplanes 融资 10 亿美元,估值传 60 亿美元

    AI 研究实验室 Flapping Airplanes 宣布完成 10 亿美元新融资,彭博报道其估值达 60 亿美元,公司成立约一年且尚无商业产品。该公司首年主要投入 GPU 新原语研发,称其 megakernel 框架可在单个 kernel 内同时完成完整训练、推理和运行游戏,让受内存限制的推理与受算力限制的训练在同一芯片上重叠。本轮 A 轮由 Index Ventures 和 Lux Capital 联合领投,1 月 1.8 亿美元种子轮的 Sequoia Capital、GV 继续跟投,Nvidia 等也在机构投资方名单中。

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  3. SiliconANGLE

    Era4 将金融主权与英国 AI 基础设施绑定

    Era4 通过自建能源、英国本土 AI 设施和自有硬件,主张让英国在 AI 技术栈上掌握更多控制权,并让相关收入留在本国经济中。其 Chesterfield 设施采用 HPE 供应的液冷 Nvidia B300 系统,并运行 HPE Private Cloud AI;公司还计划在威尔士 Newport 的 230 英亩旧钢厂用约 20% 建设 AI 基础设施。

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  4. Wired AI

    Recursive 发布开源编码模型 Flint,称开发流程大部分由 AI 完成

    Recursive 发布首个开源权重编码模型 Flint,参数规模 40B,CEO Richard Socher 称模型管线几乎所有环节都由其 Eureka Machine 系统完成,包括新的基座训练方式、模型架构和针对特定芯片优化的代码。WIRED 作者在 48GB 内存的 Mac 上实测,用它搭建命令行待办、网页研究抓取程序和 RSI 科普网站,认为其速度和准确度优于同尺寸模型。Recursive 已从 Google Ventures、Greycroft、Nvidia 和 AMD Ventures 融资 6.5 亿美元,估值 46.5 亿美元。

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星期三

  1. The Decoder

    Inception 发布扩散语言模型 Mercury 3,称速度达 GPT-6 Luna 四到八倍

    Inception 发布扩散语言模型 Mercury 3,称其在 12 项基准中赢下 8 项,运行速度为 GPT-6 Luna 和 Claude Haiku 5.5 的四到八倍。在 Inception 自测中,Mercury 3 在 IFBench 得 76.84 分,比 GPT-6 Luna 高 15 分;SWE-Bench Atlas 得 51.08 分,对手分别为 33.33 和 32.26。Claude Haiku 5.5 则在 DeepSWE 长代码测试和长文本检索上领先。该模型在 Nvidia GPU 上每秒生成 1,068 个 token,定价为每百万输入 token 0.20 美元、输出 0.70 美元,发布期五折,已上线 Inception 平台及 OpenRouter、Baseten、Vercel,目前尚无独立测试。

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  2. t3n

    DeepSeek 开源推理框架 Deepinfer,降低模型自建部署成本

    DeepSeek 在 GitHub 开源内部推理框架 Deepinfer,目标是降低自行部署模型时的算力与能耗成本。该框架在推理阶段把负载更均匀地分配到可用处理器核心,用投机解码加快响应,并在输出前改善结果结构;目前仅支持 DeepSeek-V4.1-Flash,后续将开放更多自家模型。硬件上需要 SM100 架构的 Nvidia GPU 或华为 Ascend 950 NPU,因此并非面向个人用户。

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  3. 404 Media

    西弗吉尼亚州美洲栗树林卷入 Nscale 数据中心建设争议

    西弗吉尼亚州梅森县一片历史美洲栗树林,成为反对 Nscale 规划中 2250 英亩 Monarch Compute Campus 数据中心的焦点。Nscale 称从未计划推倒或砍伐这些树,并打算在购得土地后将其纳入园区;州长 Morrisey 于 10 月 10 日宣布将在 2027 年树木休眠期迁移这些树,而西弗吉尼亚美洲栗树基金会的森林病理学家 Amy Metheny 认为迁移后树木会在两到五年内死亡。该园区客户包括 Anthropic、Nvidia 和 Microsoft,9 月的暴雨曾导致施工场地径流冲入邻近住宅,州环保部门要求 Nscale 立即修复并加固雨水控制设施。

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  4. 邵猛

    Shopify 将开源小模型训练成 GraphQL 子 Agent,速度快 7 倍、成本降约 90%

    Shopify 工程团队在 NVIDIA GTC Berlin 2026 演讲中介绍,其电商助手 Sidekick 采用前沿模型负责对话规划、自部署开源模型负责 GraphQL 子 Agent 的分工。他们选用总参数 300 亿、每 Token 激活 30 亿参数的 MoE 模型 Nemotron 3.5 Lightning,经 6 轮后训练和 6.1 万条修复样本,评审分数从开箱 37.7 提升到 74.5,略高于前沿模型的 73。GraphQL 任务上中位响应 0.87 秒,前沿模型 API 为 6.50 秒,成本低约 90%。

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  5. Databricks Blog

    在 Databricks 上部署 RFD4-Proteina 模型

    NVIDIA 与 Databricks 计划将 NVIDIA BioNeMo 开源蛋白质设计模型 RFD4-Proteina 接入 Databricks 的 Genesis Workbench,运行在已正式商用的 AI Runtime 无服务器 NVIDIA GPU 算力上。该模型可同时生成蛋白质序列与全原子结构,并支持可选的奖励引导搜索,将候选设计导向热稳定性、结合亲和力等目标属性。Genesis Workbench 内置 Antibody Design 和 Vaccine Design 两个 RFD4-Proteina 工作流,并可通过 Genie Code 与 NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit 技能扩展。

    rfd4-proteina-databricks

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  6. Unite.AI

    保时捷牵头大众集团品牌共建自动驾驶数据飞轮

    在 NVIDIA GTC Berlin 大会上,保时捷、大众集团旗下品牌与 CARIAD 宣布联合构建面向自动驾驶开发的共享数据飞轮,保时捷牵头初期落地与生态集成,Voxel51、NVIDIA 和 Microsoft 参与。Voxel51 称该集团联网车队每天产生的数据相当于 11000 名普通驾驶员,合作目标是把重复的实车测试减少最多 90%、把 AI 回归测试周期缩短最多 85%。Voxel51 提供数据层并支撑多模态检索、自动标注、场景筛选等六项工作流,NVIDIA 提供 Cosmos Data Factory、Omniverse NuRec 等工具,Microsoft Azure 提供云与算力。

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  7. heise online

    Mercedes 将于 2027 年推出从起点到终点的自动化驾驶

    Mercedes 宣布从 2027 年起在量产车中提供从起点到终点的自动化驾驶,驾驶员仍需全程监控并承担责任。该系统搭载 10 个摄像头、5 个雷达和 12 个超声波传感器,计算平台算力最高 254 TOPS,结合 MB.OS 与 Nvidia Hyperion、Halos 及 Alpamayo Stack。2026 年底将先在斯图加特和慕尼黑面向部分客户启动,硬件支持的老车主可通过 OTA 升级,并享一个月免费试用。

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  8. The Elec

    是德科技:AI 数据中心需端到端系统级验证以保障盈利能力

    是德科技(Keysight)提出覆盖芯片设计到数据中心网络的系统级验证方案,以保障 AI 数据中心盈利能力。其韩国总裁 Lee Sun-woo 以 Nvidia Rubin GPU 为例称,若 HBM 供数不足,GPU 将闲置而非发挥算力。方案包括 W3650B、W9100E EDA 工具、XR8 示波器、FITS、AresONE Plus 1600GE 及 KAI-IB 等,其中 XA6 借助 GPU 将宽带信号测量速度提升至多 50 倍。

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  9. Analytics India Magazine

    Vultr 将在金奈部署 20MW AMD MI355X GPU 集群

    云基础设施公司 Vultr 宣布将在印度金奈部署 20MW 的 AMD MI355X GPU 集群,这将是印度最大的 AMD Instinct GPU 部署,也是全球最大规模之一。MI355X 于去年 6 月发布,配备 288 GB HBM3E 内存,高于 Nvidia B200 的 180 GB。Vultr 在全球 17 个国家运营 34 个云数据中心区域,并计划明年进一步扩容,引入下一代 MI455X GPU 和 Helios 机架级 AI 架构。

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  10. TechSpot

    DLSS 5 新模型实测:渲染速度提升约八成,画质问题仍在

    TechSpot 实测 NVIDIA 十月更新的 DLSS 5 模型,在 RTX 50 系列上 4K 渲染速度平均提升 83%、1440p 提升 94%,未达到官方宣称的两倍。以 NBA 2K27 为例,RTX 5080 在 4K 下帧率从 53 FPS 升至 78 FPS,但相比关闭 DLSS 5 仍有 58% 的性能损失。作者指出画质与初版基本持平,光照闪烁、远距离肤色异常和角色边缘光晕等问题依然存在。

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  11. X.PIN精选

    DeepSeek 开源内部推理框架 DeepInfer

    DeepSeek 开源了内部推理框架 DeepInfer,称其支撑 DeepSeek-V4.1-Flash 的高吞吐、低延迟推理。该框架同时支持 Nvidia 和华为昇腾硬件,具备分布式推理、投机解码、SWA Bounded Replay 和结构化输出等能力。DeepSeek 还一并发布了 deepseek-recipe,一个与官方 API 完全对齐的生产级 tokenization 组件。

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  12. Tech.eu

    Scaleup Europe Fund 领投 Pigment 2.5 亿美元融资

    法国企业软件初创公司 Pigment 完成 2.5 亿美元融资,估值 23 亿美元,由 EQT 管理的 Scaleup Europe Fund 领投,Nvidia 及 Greenoaks、Iconiq、IVP、Meritech 等新老投资方参投。Pigment 提供企业业务规划平台,客户包括 Siemens、Unilever、Anthropic 和 ElevenLabs,本轮资金将用于加快研发并扩充工程团队。

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  13. Unite.AI

    Pigment 完成 2.5 亿美元 E 轮融资,估值 23 亿美元,加速自主规划

    AI 业务规划平台 Pigment 于 2026 年 10 月 21 日宣布完成 2.5 亿美元 E 轮融资,估值 23 亿美元,由 EQT 管理的 Scaleup Europe Fund 领投,NVIDIA 计划参投。资金将用于加速研发、扩充工程团队并拓展新区域,推动其基于 Graphite 计算引擎的 AI 智能体实现端到端自主规划。Pigment 称 2026 年 ARR 已突破 1 亿美元并再次同比翻倍,85% 的新指标由 Agent 创建,客户包括 Danone、Siemens、Snowflake 和 Unilever。

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  14. Latent Space精选

    DeepSeek 开源推理框架 DeepInfer,单集群日处理 155 万亿 token

    DeepSeek 开源了支撑 DeepSeek-V4.1-Flash 的自研推理框架 DeepInfer,并公布单集群每天处理 155 万亿 token、96% 输入缓存命中、首 token 延迟 400ms、生成速度 230 tokens/s 的生产数据。该框架基于 vLLM 定制,支持分布式推理、投机解码、SWA Bounded Replay 和结构化输出,目标平台为 NVIDIA SM100 与华为昇腾 950。DeepSeek 同时说明 KV cache 管理和负载均衡等组件尚未完全开源,vLLM 团队则称在 GB200 匹配配置下解码吞吐与 DeepInfer 公布结果相差 6% 以内。

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  15. Latent Space

    DeepSeek 开源推理框架 DeepInfer,单集群日处理 155 万亿 token

    DeepSeek 开源了支撑 V4.1 Flash 的生产推理框架 DeepInfer,并公布单集群日处理 155 万亿 token、输入缓存命中率 96%、首 token 平均 400ms、生成 230 tokens/s 等生产数据。该框架基于 vLLM 定制并采用 Apache 2.0 许可,支持分布式推理、投机解码、SWA Bounded Replay 和结构化输出,目标平台为 NVIDIA SM100 与华为昇腾 950。DeepSeek 称 KV 缓存管理和负载均衡等组件因与内部基础设施耦合尚未完全开源,vLLM 团队则报告在 GB200 匹配配置下解码吞吐与 DeepInfer 公布结果相差 6% 以内。

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