智源研究院 FlagOpen 开源 RoboDriver-Server，并给出外部使用者专属部署指南：拉取源码后按脚本完成机器人类型（aloha/pika/realman 等）、用户名、Docker 安装等 4 项配置。非 Docker 环境可用 Conda（Python 3.10/3.11）手动部署，Docker 环境可一键容器部署并进入调试容器查看日志。采集数据上传与视频编码由 setup.yaml 配置，实时采集编码上传需 NVIDIA 显卡支持 NVENC 并安装 nvidia-container-runtime。
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Geoffrey Hinton 批评特朗普是“腐败、糊涂的重罪犯”，其对“超级智能”一词的执着说明他不懂 AI。Hinton 坚持自己关于 AI 在未来数十年有 10-20% 概率导致人类灭绝的警告，并回应 Nvidia CEO 黄仁勋称该数字“不科学、有害”的抨击，表示给出数字只为说明风险严重，而非精确预测。
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Meta 在 OCP Summit 2026 上发布首款液冷网络机架 IcePack 和 102.4T 交换机平台 IceCube，后者提供 128×800G 无阻塞交换容量，带宽较 51.2T 平台翻倍，分别基于 Broadcom Tomahawk6C 和 NVIDIA Spectrum-6 ASIC。Meta 同时推出多平面后端 scale-out 架构 Flattened Planar Fabric（FPF）、开源 AI 传输协议 MetaRoCE，并与微软、阿里联合发起交换机平台标准化计划 OSPA，其 v1.0 规范已提交 OCP。
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WSJ 报道亚马逊正洽谈以约 70 亿美元收购 Decart，此前 Nvidia 和 Anthropic 的相关谈判均已告吹。Decart 成立于 2023 年，其软件可让开发者在不同芯片间迁移 AI 负载，DOS 优化栈宣称在相同硬件上让模型最高提速 8 倍，覆盖 Nvidia GPU、Google TPU 和 Amazon Trainium。该报价较 Decart 5 月融资时约 40 亿美元估值高出约 75%，Anthropic 曾在尽职调查后放弃 60 亿美元的交易。
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特朗普推动将人工智能改称“超级智能”后，硅谷多位高管相继跟进：马斯克承诺把 SpaceXAI 改名为 SpaceXSI，Marc Benioff 宣布 Salesforce 将 AIForce 改名为 SIForce，Nvidia 承诺投入 10 亿美元用于“超级智能研究”，Satya Nadella 也在呼吁为 AI 设置“紧急刹车”的帖子中反复使用“超级智能”一词。
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Reflection 发布首个开放权重模型 Beam，采用稀疏 MoE 架构，总参数 501B、激活 23B，面向编码、推理和智能体任务。该模型在 23.8 万亿 token 上预训练，并用 10.5K NVIDIA GB300 GPU 进行四周高算力 RL，生成超 1 亿条 rollout。Reflection 表示 Beam 在编码和智能体任务上可与 GLM 5.2 竞争、接近 Qwen 3.8-Max，优势在于推理效率，本月将以 Apache 2.0 协议发布权重、技术报告和模型卡。
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Reflection 宣布进入下一阶段，目标是打造面向所有人开放的前沿智能，并已融资 20 亿美元。公司称已组建团队并搭建起可训练前沿规模 MoE 模型的大规模 LLM 与强化学习平台，此前已将其方法应用于自主编码领域，接下来将扩展到通用智能体推理。Reflection 表示将把大规模预训练与先进强化学习结合，从零开始构建开放模型，并称投资方包括 B Capital、Citi、CRV、Disruptive、DST、Eric Schmidt、Zoom Ventures、Lightspeed、NVIDIA、Sequoia、1789 等。
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DeepSeek 称与华为合作开发昇腾编程工具，华为为编程基础设施开发提供全面支持，双方还共同推进一套基于 128 颗昇腾 950 芯片的超节点方案，并优化计算和通信能力。DeepSeek 特别提到 TileLang 的作用，这是一种面向 AI 芯片的高层开源编程语言，旨在提高开发效率、简化代码逻辑，其编程模型比 NVIDIA CUDA 更简单。DeepSeek 表示，构建新一代自主可控的 GPU 软件生态，首先需要建立一种通用、易于编程又能充分发挥硬件性能的高层语言。
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FT 指出，昨日市场波动显示 OpenAI 和 Anthropic 虽仍未上市，影响力已足以牵动市场，Oracle 和 Nvidia 大幅下跌，Nasdaq 100 跌 1.4%。两家公司收入确认方式不同，OpenAI 按扣除 Microsoft 等合作方分成后的净额计收入，Anthropic 按通过云合作方的销售总额计收入，OpenAI 那个更高的 70B 美元 ARR 数字并非公司自己给出，而是投资者按 Anthropic 口径放大推算的。两种方法都符合美国 GAAP，同一业务可报出相差数十亿美元的 run rate；报道称 &Y 是 Anthropic 的审计方，Deloitte 审计 OpenAI。Oracle 正借款为一份 300B 美元、为期 5 年的 OpenAI 合同扩产，该合同约占其 638B 美元积压订单的 47%，S&P 将 OpenAI 列为核心信用风险。
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Ai2 管理着数千块 NVIDIA H100、B200、B300 GPU，集群规模从 88 到 1024 块不等，但待处理请求始终是可用算力的 2-3 倍。其原有优先级调度器导致 GPU 占坑、优先级通胀等问题，于是改为按 GPU 时间预算的层级分配机制：每个请求必须由预算资助，否则不受抢占保护，让抢占调度器按预算比例分配算力。
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Ai2 用包含 GPU 时间预算、分层公平分配和时间切片契约的新系统替换了原有的优先级调度器，把各研究项目该分多少 GPU 时间的争论从逐案运维转为透明的预算流程。Ai2 管理着数千块 NVIDIA H100、B200 和 B300 GPU，集群规模从 88 到 1024 块不等，服务约 150 名内部研究员，待处理请求常达可用 GPU 的 2-3 倍。
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Baseten 工程博客解析高质量 NVFP4 量化的关键：判断哪些层能跑 4 bit、哪些需要更高精度，并对比启发式规则、单层敏感度打分和 SaturationQuant 三种逐层格式分配方法。NVFP4 每 16 个值共享一个 block scale，权重与激活分别用独立 scale，激活范围需先经校准测量；在 NVIDIA Blackwell 等原生支持 FP4 的 GPU 上，FP4 tensor core 峰值 FLOPS 可达 FP16 的 4 倍。
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Amazon ECS 新增 GPU 健康监控与 Auto Repair 能力，可自动检测并替换出现硬件故障的实例。它通过集成 NVIDIA 的 Data Center GPU Manager（DCGM）识别真实硬件错误，并监控 EC2 状态检查、ECS agent 与容器运行时；在 Fargate 和 Managed Instances 上，持续失去 agent 连接的实例也会被判定为受损并回收。
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C3 Voice Assistant 是基于 LlamaIndex 与 GPT-3.5 构建的语音助手，通过唤醒词“C3”或点击蓝色圆环激活，面向打字困难或有无障碍需求的用户，支持通用查询和文档级问答（如 Nvidia FY 2023 10K 报告）。前端采用 React.js 并托管于 Vercel，后端用 Python Flask 与 create-llama 搭建并部署在 Render，聊天记录以文本侧边栏展示。
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Cohere 博客企业 AI 栏目汇总了其最新产品发布与洞察，包括 North 2、文档解析模型 Parse、工作流编排 North Automations，以及语音识别模型 Transcribe、机器翻译模型 North Small Translate 等。内容还涵盖小型 AI 模型对企业的影响、企业 AI 成熟度五阶段、AI 治理与安全，以及与 NVIDIA 合作推进主权 AI 能力。
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月之暗面随 Kimi K2.6 模型发布开源 Kimi Vendor Verifier（KVV）项目，帮助开源模型用户校验推理实现的准确性。KVV 包含六项基准测试，覆盖 API 参数约束预校验、OCRBench、MMMU Pro、AIME2025、K2VV ToolCall 与 SWE-Bench，其中 SWE-Bench 因依赖沙箱未开源。官方称在 Two NVIDIA H20 8-GPU 服务器上完成全流程验证，顺序执行约需 15 小时，并已针对流式推理、自动重试和断点续跑优化脚本。
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Nvidia 支持的 Reflection AI 本周发布 Beam 开放权重模型，法国 Mistral 预览 Large 4，为西方企业提供中国开源模型之外的替代选择。企业采用开放权重更看重自主可控而非低成本，可自托管、用私有数据微调并自定升级策略，但需自行承担安全、评估与治理责任。
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Artificial Analysis Cyber Index 联盟汇聚行业伙伴，为评估 AI 模型在企业网络防御任务上的表现制定新标准。当前联盟成员包括 @CollinearAI、@IBM、@nvidia 和 @vercel。 合作伙伴为 Index 的设计与实施提供专家意见，并可能直接贡献数据集和外部研究。 有意加入 Cyber Index 联盟的组织可通过 cyber@artificialanalysis.ai 联系我们。
Artificial Analysis Cyber Index 联盟汇聚行业伙伴，为评估 AI 模型在企业网络防御任务上的表现制定新标准。当前联盟成员包括 @CollinearAI、@IBM、@nvidia 和 @vercel。 合作伙伴为 Index 的设计与实施提供专家意见，并可能直接贡献数据集和外部研究。 有意加入 Cyber Index 联盟的组织可通过 cyber@artificialanalysis.ai 联系我们。
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美国近全部 94 座核反应堆今年都获得了引入 AI 的机会，多数已采用。Atomic Canyon 的 NIVA 助手经 Constellation Energy 核电站试点后向全美核反应堆开放，Nuclearn 的产品已服务超过 65 家美国合作伙伴，Microsoft 与 Nvidia 也合作将 AI 用于核电站全生命周期优化。这些 AI 主要用于检索海量合规与运维文档、辅助填写监管材料，均不介入电站运行控制，人类仍在决策回路中。
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Microsoft 于 2026 年 10 月 7 日宣布，在 Windows 本地 AI 推理基座 Windows ML 中实验性集成推理引擎 llama.cpp，开发者可通过 Windows ML 在 PC 上运行 GGUF 格式语言模型。同时新增 Text Generation API，让应用以统一流程调用 GGUF 与 ONNX 模型，Windows ML 会自动为 GGUF 选择 llama.cpp、为 ONNX 选择 ONNX Runtime。目前 llama.cpp 在 Windows ML 上仅验证了 CPU 与 CUDA 的 NVIDIA GPU 执行，GGUF 模型不支持 NPU，Text Generation API 也只提供贪心解码，不支持采样、temperature、投机解码与结构化输出，相关 API 为实验性、暂不支持生产使用。
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