NVIDIA 联合 IIT Madras 推出 2.8 万亿 token 印度语预训练语料
NVIDIA 推出 Nemotron-pretraining-Indic-v1 合成预训练语料
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NVIDIA 推出 Nemotron-pretraining-Indic-v1 合成预训练语料
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Nvidia于2026年10月15日宣布推出Nemotron 3.5 Super VL与面向端侧的3.5 Bolt模型。据Nvidia官方介绍,Super VL为120B参数开放模型,面向常驻智能体任务,官方称其在同类开放模型中吞吐最高,比次优模型快5倍;同时推出Bolt 74B-A9B 24GB与Bolt E4B 4GB两款端侧模型,前者可在RTX/DGX Spark本地运行智能体任务,后者面向GeForce RTX、Jetson上的语音与对话智能体。Super VL与Bolt 74B-A9B已上线Hugging Face,Bolt E4B计划于10月23日发布。同日,SGLang宣布为Super VL提供Day-0支持,在单张RTX 6000 PRO上借助MTP达到243.9 tok/s;Prime Intellect与Nvidia用GRPO在128张GB200 GPU上后训练约11小时,使其在AutomationBench-AA公开集上从34.0%提升到57.7%。当晚OpenRouter上线该模型,次日Perplexity宣布Pro和Max订阅用户及Agent API可使用。
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Nvidia于2026年10月15日宣布推出Nemotron 3.5 Super VL与面向端侧的3.5 Bolt模型。据Nvidia官方介绍,Super VL为120B参数开放模型,面向常驻智能体任务,官方称其在同类开放模型中吞吐最高,比次优模型快5倍;同时推出Bolt 74B-A9B 24GB与Bolt E4B 4GB两款端侧模型,前者可在RTX/DGX Spark本地运行智能体任务,后者面向GeForce RTX、Jetson上的语音与对话智能体。Super VL与Bolt 74B-A9B已上线Hugging Face,Bolt E4B计划于10月23日发布。同日,SGLang宣布为Super VL提供Day-0支持,在单张RTX 6000 PRO上借助MTP达到243.9 tok/s;Prime Intellect与Nvidia用GRPO在128张GB200 GPU上后训练约11小时,使其在AutomationBench-AA公开集上从34.0%提升到57.7%。当晚OpenRouter上线该模型,次日Perplexity宣布Pro和Max订阅用户及Agent API可使用。
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Nvidia于10月12日发布Vera CPU Rack规格,首次推出以CPU为核心的服务器机架设计,面向智能体AI(agentic AI)负载。按其架构,GPU版Vera Rubin NVL72机架负责传统LLM训练与推理,Vera CPU Rack则处理智能体AI负载。该机架基于第三代MGX架构,并将Vera Rubin机架及MGX 1.2的抽屉式计算托盘设计提交至Open Compute Project的Open DC Initiative。MGX 1.2兼容19英寸机架设备,单机架支持最高250kW,并引入机架级液冷。目前尚无后续发展事实。
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2026年10月14日,NVIDIA发布CUDA-X新库cuPotential,供开发者构建模拟原子与分子相互作用的AI智能体。据Unite.AI报道,该库目前处于早期访问阶段,NVIDIA称早期测试中它让已GPU优化的流程再加速2-3x,Synopsys已用它加速材料模拟。同一报道还公布Synopsys、Cadence、Siemens、Lam Research、KLA、Applied Materials等半导体厂商对CUDA-X库的采用情况,并提到NanoVDB在OpenVDB中开源、NPP通过NVIDIA CUDA Toolkit提供、Lam Research的NanoVDB加速版SEMulator3D计划于2026年底发布。目前尚无后续发展事实。
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2026年10月,Cisco与Nvidia宣布联合开发USFP(Ultra-Dense Small Form Factor Pluggable)光模块计划,推动AI机架内互连从铜缆转向光互连。据SiliconANGLE报道,该光模块支持每通道400 Gbps,密度约为现有OSFP 1.6T的4倍、能效高约1.3倍;Cisco资深副总裁Rakesh Chopra表示,机架内铜互连不是长久之计,未来几年光互连将成为常态,可将scale-up域从单机架扩展到整排乃至更大范围。另据ServeTheHome报道,该可插拔光模块新形态面向400G SerDes通道,可支撑1.6Tbps网络在四通道上实现,并已启动多源规范制定。目前尚无进一步有证据的发展。
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Reactor获得NVIDIA与Sapphire Ventures的A轮追加轮融资。据钛媒体·AGI报道,该公司正构建面向实时交互式视频与世界模型的推理基础设施,开发者可通过统一SDK和API以60FPS以上帧率、低于40毫秒延迟运行模型。报道称其累计融资达7400万美元,最新一轮由NVIDIA与Sapphire Ventures追加投资。其平台已汇集多款可实时运行的视频与世界模型,并在好莱坞制片厂、广告平台等媒体娱乐场景推进活跃项目。目前尚无后续发展事实。
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Reactor 获得追加融资 NVIDIA与Sapphire Ventures的A轮追加轮融资
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Nvidia 发布 Vera CPU Rack specification
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Nvidia 发表论文 按首次通过测试的编辑评估基座模型的方法
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NVIDIA 发布 cuPotential
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Nvidia 入股 Doctolib
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Cisco and Nvidia 宣布计划 USFP(Ultra-Dense Small Form Factor Pluggable)光模块
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2026年10月13日,Clément Delangue 表示,他迫不及待想在接下来几年与 Hugging Face、NVIDIA 在法国做更多更多更多的事。他同时称,法国拥有成为全球第三大数据中心和 AI 国家的人才与活力,尤其得益于其强大的开源 AI 生态,并呼吁行动起来。目前该说法仅有其本人这一条来源,尚无其他发展事实或官方证据出现。
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2026年10月14日,NVIDIA 发布用于 Apache Spark 的 cuDF skills。据 NVIDIA 开发者博客介绍,该方案用 AI 智能体重写 Apache Spark UDF,通过 Spark SQL 表达式、RapidsUDF 接口或 JNI 调用自定义 CUDA kernel 三种方式消除 CPU 回退,实现 20 倍以上加速。cuDF skills for Apache Spark 将重写拆成测试、转换、基准测试和优化四个带验证反馈的环节。文中提到,一家大型消费科技公司用该流程改造了 30 多个生产 UDF,其中一个 UDF 影响 3000 多个作业,改写后提速 22 倍。目前尚无后续发展事实。
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NVIDIA 发布 cuDF skills for Apache Spark
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2026年10月12日,Nvidia发表一篇新论文,提出按首次通过测试的编辑来评估基座模型。论文发现,按智能体运行的每一步给基座模型打分,效果不如只按首次让测试通过的编辑打分。方法上,研究者回放强智能体的成功运行轨迹,在每次编辑后重跑测试,找到第一个让测试通过的编辑,再检验基座模型是否偏好该编辑、能否在失败编辑中选中它并写出可通过的编辑。基座模型写出该编辑的可能性对10个模型的排名,与它们后训练后的SWE-bench Verified分数一致,相关性为0.964。作者建议在为智能体任务选择待后训练的基座模型时先做这项检查,它只需要某个基准的成功智能体运行轨迹和测试。
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2026 年 10 月,华硕在 2026 OCP 全球峰会上发布 2U 服务器 XA P2N-E2。该产品基于 NVIDIA MGX 架构,配备 Vera CPU 和最多 2 块 RTX PRO 6000 Blackwell 服务器版本 GPU,面向代理式 AI 与强化学习工作负载,可应对代码执行、工具调用、沙盒运算等任务。华硕同场还展示了 XA VR721-E3、XR R1I12B-M1BHFS、RS700A-E14B-R16U、ESC8000A-E13P 等服务器产品。目前尚无该产品发布后的进一步有证据发展。
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华硕 发布 2U 服务器 XA P2N-E2
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Clément Delangue 表示期待 未来数年在法国与 Hugging Face、NVIDIA 开展更多合作
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