Scan Computers 与英国谢菲尔德的 OLO Robotics 达成合作，将 Scan 的机器人硬件、AI 基础设施与 OLO 基于浏览器的平台结合，让 Unitree 机器人无需专业 ROS 开发者也能部署。OLO 平台在浏览器中整合遥操作、仿真与自主导航，基于 ROS 2 且无需安装，用户可从开箱直接进入自主导航，用于工业巡检、学术研究或原型开发。OLO Robotics 将于 10 月 20-22 日在 Nvidia GTC Berlin 的 Scan 3068 展台亮相。
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密歇根大学孵化的 Laplace Intelligence 正在为机器人和物理 AI 构建自动化红队测试，用基于 Nvidia Cosmos 后训练的高保真仿真环境加 AI 智能体主动寻找失效场景，让系统在部署前于仿真中暴露问题。其客户包括五十铃、Bot Auto 和 Nvidia，并与 T-Mobile 合作在加州圣何塞开展免费智慧城市试点。该公司正参加 TechCrunch Disrupt 的 Startup Battlefield 200，近期目标是融资扩张。
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Artificial Analysis 推出 Decision Index v1.0，用四项评测（AA-Omniscience 改编的 500 道私有题、HLE 的 513 道文本多选题、NVIDIA 工具调用评测、Ai2 安全分类测试集）衡量决策模型在分类、工具调用、知识、幻觉与推理上的表现。Jev 1.13 以 58 分居首，GLiDE 与 Microsoft-Decision-1 均为 54 分；Decider v1.1 27B 每百万任务成本最低为 $17，Celeris-1 Decision 每任务 0.06 秒最快。决策模型比 LLM 更快更便宜，但知识与推理落后。
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Nvidia 的 DLSS 5 将于 11 月 5 日随《霍格沃茨之遗》正式上线，面部改动比年初演示时明显收敛，并将在下月末登陆《燕云十六声》。10 月的神经渲染更新把模型缩小 24% 至约 1.18 亿参数，4K 显存占用降低 20%，在 RTX 50 系列 GPU 上速度提升一倍，该模型 10 月 16 日率先用于 NBA 2K27。Nvidia app 测试版还为 RTX 40/50 系列 GPU 的帧生成加入性能模式，最高提速 35%。
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Liquid AI 发布 LFM2.5-24B-A2B，总参数 24B、每 token 仅激活 2B，是 LFM2.5 家族中最大也是最后一款模型，基础版与后训练版均已在 Hugging Face 和 Playground 开放权重。该模型在八项智能体与工具调用基准中的五项领先或持平 Qwen3.6-35B-A3B，AutomationBench 得分为 27.69 对 8.72，LiveClaw 为 48.09 对 38.19。它采用显式思维链的纯推理模式，上下文窗口从 32,768 扩展到 131,072 tokens，词表从 65K 扩至 128K，预训练数据从 17T 扩至 33T tokens，在 Apple M5 Max 上解码 184 tokens/s，单张 NVIDIA B300 GPU 高并发下输出超过 21K tokens/s。
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我今天的 X 时间线： - 软件已死 - 技术护城河已终结 如果真是这样，那每家芯片公司都该用 vibe-code 复刻 Nvidia 的 CUDA，每家车企都该用 vibe-code 复刻 Tesla 和 Waymo 的自动驾驶。 技术护城河没有死。死的是浅层技术护城河。
我今天的 X 时间线： - 软件已死 - 技术护城河已终结 如果真是这样，那每家芯片公司都该用 vibe-code 复刻 Nvidia 的 CUDA，每家车企都该用 vibe-code 复刻 Tesla 和 Waymo 的自动驾驶。 技术护城河没有死。死的是浅层技术护城河。
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InternLM 发布 InternLumina-U2，一个 16B-A1B 的 MoE 统一多模态模型，用同一套骨干和离散 token 接口覆盖文本问答、文生图、图像理解与编辑、视频理解和 3D 理解。该模型基于 LLaDA-2.0 MoE 扩散语言模型，采用 AToken 的 8 码本全离散视觉表示，输入侧拼接各码本嵌入，输出侧以空间并行去噪加码本深度自回归预测。目前仓库只放出推理代码，昇腾训练权重已在 Hugging Face 提供，NVIDIA 权重、训练代码和技术报告将后续发布。
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InternLM 发布 XTuner V1，一款专为超大规模 MoE 模型设计的新一代 LLM 训练引擎。它支持最高 1T 参数 MoE 训练，200B 模型无需专家并行、600B 模型仅需节点内专家并行，并可在 64k 序列长度下训练 200B MoE 模型而无需序列并行；官方称其首次让 200B 以上 MoE 的 FSDP 训练吞吐超过传统 3D 并行方案，在昇腾 A3 Supernode 上的训练效率超过 NVIDIA H800。
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World Labs 宣布完成 10 亿美元新融资，投资方包括 AMD、Autodesk、Emerson Collective、Fidelity Management & Research Company、NVIDIA 和 Sea 等。公司表示将加速推进空间智能使命，构建世界模型，应用于叙事、创意、机器人、科学发现等领域。其首款产品 Marble 支持任何人从图像、视频或文本创建空间连贯、高保真且持久一致的 3D 世界。
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World Labs 发布 World API，开发者可通过该公开接口调用其多模态世界模型 Marble，从文本、单图、多图、360° 全景和视频生成可导航的 3D 世界。世界生成以异步方式运行，无需专有工具，生成结果可在浏览器渲染、导出到其他工具或接入交互系统与仿真管线。该 API 已用于游戏与沉浸式媒体、机器人仿真（可接入 NVIDIA Isaac Sim、MuJoCo、RoboSuite）以及建筑设计等场景，并通过 World Labs Platform 提供 API key 管理、用量计费和文档。
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据 ET 报道，印度班加罗尔 AI 初创公司 Sarvam AI 正就融资 2.5 亿至 3 亿美元进行早期洽谈，估值约 30 亿美元，若成行将在四个月内把估值翻倍。报道称该公司同时与印度大型企业和机构洽谈，希望让印度实体保留较大持股比例，融资规模和估值仍可能变化。Sarvam AI 今年 6 月完成 3 亿美元 B 轮首轮交割，融资 2.34 亿美元，投后估值 15 亿美元，由 HCLTech 领投 1.5 亿美元，NVIDIA 和 IndiGo Ventures 参与了 7500 万美元的扩展轮。
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获 Nvidia 支持的初创公司 Reflection 推出开源权重模型 Beam，瞄准美国市场并直指中国竞争对手。该模型被视为全球 AI 市场分化加深的信号。
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半导体股周二下跌，此前博通 CEO 陈福阳把许多 AI 投资者比作赌场赌客，称他们并不清楚自己在投什么。韩国 Kospi 指数跌 6.25%，三星电子跌 7.4%，SK Hynix 跌 10%，日本 Tokyo Electron 跌 7.15%，SoftBank Group 跌 8.5%；美股 Micron 跌 4.8%，Nvidia 跌 0.8%。中国存储芯片厂商 CXMT 称在新 Dram 架构上取得良好进展并计划推出产品，投资者担心其挑战三星、SK Hynix 和 Micron。陈福阳还提到 OpenAI 截至 9 月底的年化收入为 500 亿美元，但仍因训练投入巨大而亏损。
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蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 开源 Realtime-Venus，一个结合全双工对话模型与异步执行框架的交互系统，可在持续对话的同时把任务交给 Harness 推理或调用工具，结果回到同一对话中语音播报。项目包含 Omni 模型集成、可复用的 Harness 包和基于 Codex 任务后端的浏览器 Demo，在线 Duplex Demo 需至少一块 NVIDIA A100 GPU，另提供 Beta 版 Android 演示包。该研究项目由 Venus Team 与清华大学合作完成，代码采用 Apache-2.0 许可。
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蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 上线 vllm-ling-v3 仓库，基于 vLLM 提供 LLM 推理与服务。vLLM 支持 PagedAttention、连续批处理、FP8/INT4 等量化，并兼容 200+ Hugging Face 模型架构，覆盖 NVIDIA、AMD、Intel GPU 及华为昇腾等硬件。
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蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 开源 cuLA，用 CuTe DSL 和 CUTLASS C++ 为 GLA、KDA、GDN、Lightning Attention 等线性注意力变体提供手调 CUDA 内核，面向 NVIDIA Blackwell（SM10X）和 Hopper（SM90）GPU。它设计为 flash-linear-attention（FLA）的子模块，接口一致，只需改一行 import 即可接入。基准显示 FlashKDA Prefill 在 Hopper 上平均较 FLA 提速 2.72x、最高 7.56x，Lightning Attention Prefill 在 Blackwell 上最高提速 2.08x；项目仍处早期开发阶段。
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蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 上线 ling-cookbook，为 Ling 模型系列提供部署配方与工程实践示例，目前仍在完善中。仓库包含面向消费级与工作站硬件的本地推理部署指南，以及部分模型的多模态与智能体 Agent Skills。NVIDIA 团队贡献了 SGLang Humming 部署指南，在 Grace Blackwell（GB10 / SM121）上实现 Humming MoE 算子加速、在线 FP8 LM Head 与 MTP 推测解码协同。
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蚂蚁 inclusionAI 在 GitHub 开源 sandboxd，这是 AKernel 使用的 Linux 沙箱生命周期服务，提供小型 gRPC API，支持 gVisor、Kata Containers、Firecracker 以及可选的宿主内核 runc 适配器运行沙箱。它负责沙箱的启动、等待、检查、度量与删除，并支持本地、OCI、Nydus 和 S3 根文件系统，NAT 后端默认 iptables，实验性 bpfnat 需 Linux 5.10 或更新版本。NVIDIA GPU 沙箱支持仍为实验性，基于 gVisor runsc 与 nvproxy，项目采用 Apache-2.0 许可。
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智源 FlagOpen 推出 RoboBrain 2.5，在 RoboBrain 2.0 基础上新增精确 3D 空间推理与稠密时间价值估计两项能力，从 2D 像素相对定位升级为带深度的 3D 坐标预测和绝对度量约束理解。该模型已陆续开源 4B、8B 权重，8B 分为 NVIDIA 集群训练的 NV 与摩尔线程集群训练的 MT 两个版本，架构与训练数据相同、性能相近。
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Flo Health 借助 Databricks AI Runtime 在 32 块 NVIDIA H100 GPU 上对开放模型做分布式微调，结合监督微调与 DPO，将医疗安全性从 34% 提升至约 61%，实用性从 42% 提升至 76%，综合得分从 16% 提升至 47%。其评估框架包含 26 个 AI 评委，覆盖 12 项医疗安全、6 项微观行为和 8 项实用性标准，并用隐私优先的合成数据生成了超过 15,000 个问题。Flo 估计，相比调用前沿模型 API，使用定制微调模型可将推理成本降低一个数量级。
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