英伟达团队发布Physis-Lang
NVIDIA、MIT和牛津大学研究团队 发布 自进化物理语言框架Physis-Lang
English translation is being prepared.
匹配字段摘要
NVIDIA、MIT和牛津大学研究团队 发布 自进化物理语言框架Physis-Lang
English translation is being prepared.
匹配字段摘要
2026 年 9 月 30 日,HuggingFace 联合创始人 Clément Delangue 公开表示,开源 AI 理应比今天再大 100 倍,并称“我们才刚刚开始”。该表态出现在其社交平台发文中,同时提及 @JosephJacks_ 与 @nvidia。目前该说法仅有这一条代表性证据,尚无后续发展事实或官方证据,因此事件仍停留在这一表态本身。
2026 年 9 月 30 日,HuggingFace 联合创始人 Clément Delangue 公开表示,开源 AI 理应比今天再大 100 倍,并称“我们才刚刚开始”。该表态出现在其社交平台发文中,同时提及 @JosephJacks 与 @nvidia。目前该说法仅有这一条代表性证据,尚无后续发展事实或官方证据,因此事件仍停留在这一表态本身。
匹配字段摘要
2026年9月27日,Yuchen Jin 提出观点,认为充裕的资本对 AI 初创公司创始人来说是一把双刃剑。他在同一发言中对比了早年科技公司 IPO 时的市值:NVIDIA 为 3.45 亿美元,Amazon 为 4.3 亿美元,Apple 为 12 亿美元;而如今如果一家 neolab 种子轮融资不到 4 亿美元,人们就会质疑它为什么融得这么少。目前该观点由 Yuchen Jin 本人发布,尚无其他发展事实或官方证据。
匹配字段摘要
2026年9月23日,Together AI 发布 together/Tev1-4B-experimental 分类器,并同步给出自建微调教程。据其官方博客介绍,教程基于 Qwen3.5 4B 微调一个类似 Jev 的分类模型,训练成本约 17 美元、耗时约 25 分钟。流程上,教程从 Hugging Face 的多个数据集采样 38,340 条样本,经 fetch_sources.py 和 build_all.py 归一化后,使用 Together 微调服务训练,再部署到 1x_nvidia_h100_80gb_sxm 专用端点并通过 HTTP 接口调用。对于不想自行训练的用户,可直接在 Together 无服务器平台使用已上线的 together/Tev1-4B-experimental。目前该事件尚无后续发展事实。
2026年9月23日,Together AI 发布 together/Tev1-4B-experimental 分类器,并同步给出自建微调教程。据其官方博客介绍,教程基于 Qwen3.5 4B 微调一个类似 Jev 的分类模型,训练成本约 17 美元、耗时约 25 分钟。流程上,教程从 Hugging Face 的多个数据集采样 38,340 条样本,经 fetch sources.py 和 build all.py 归一化后,使用 Together 微调服务训练,再部署到 1x nvidia h100 80gb sxm 专用端点并通过 HTTP 接口调用。对于不想自行训练的用户,可直接在 Together 无服务器平台使用已上线的 together/Tev1-4B-experimental。目前该事件尚无后续发展事实。
匹配字段摘要
2026年9月29日,Inception Labs发布扩散式推理语言模型Mercury 2,称其为全球最快的推理语言模型。该模型采用扩散式并行精炼而非自回归逐 token 解码,官方称生成速度提升超过5倍,在NVIDIA Blackwell GPU上达到1,009 tokens/sec。定价为每百万输入token 0.25美元、每百万输出token 0.75美元,支持可调推理、128K上下文、原生工具调用和schema对齐的JSON输出,并兼容OpenAI API,面向编码补全、智能体循环、实时语音和搜索RAG等延迟敏感场景,现已可用。同日,Inception Labs宣布Mercury 2上线Azure AI Foundry,目前在美国和加拿大区域提供。
匹配字段摘要
2026年9月27日,酉术量子发布异构计算硬件底座UnitarySpark,并上线自然语言驱动的量子科学计算平台UnitaryLab 2.5公测版。据量子位报道,该方案把量子模拟、GPU加速、AI Agent交互和真机互联集成到一台本地工作站,数据全程不出本地;底层采用上海交大团队的“薛定谔化”算法框架,可将非酉微分方程转为酉演化形式。报道还称,基于NVIDIA DGX Spark的实践入选NVIDIA官网成功案例,手动编码约12步压缩为约3句自然语言描述,交互频次减少约75%。目前尚无后续发展事实。
匹配字段摘要
微软Surface部门负责人确认,新款Windows笔记本将不再使用2024年设立的「Copilot+ PC」标签,尽管这些设备仍满足此前Copilot+的全部要求。该标签最初要求NPU算力达40 TOPS、至少16GB内存和256GB存储。据Ars Technica报道,高通高管也表示该徽标不太可能回归,戴尔和Nvidia的新笔记本同样已停用该标签。目前没有进一步的发展事实。
匹配字段摘要
2026年9月24日,NVIDIA、Google DeepMind等研究机构联合公开发布2800多种病毒的预测蛋白复合物三维结构及BioNeMo结构预测流程。据NVIDIA Blog消息,NVIDIA加入由Google DeepMind、EMBL-EBI等组成的联盟,通过AlphaFold Database开放这些结构,供全球科学家免费使用。这些结构由AlphaFold2推断,并用NVIDIA BioNeMo Inference Runtime优化,以扩展到数千个病毒蛋白质组。NVIDIA同时开源生成该数据集的BioNeMo Structure Prediction Pipeline,其中约30%的蛋白相互作用此前未在Protein Data Bank中记录。目前尚无后续发展事实。
匹配字段摘要
2026年9月24日,NVIDIA更新GeForce NOW游戏阵容,本周新增九款游戏,并预告将支持Googlebooks。据NVIDIA Blog消息,Remedy Entertainment的《CONTROL Resonant》在发售当天加入GeForce NOW,Ultimate会员可以GeForce RTX 5080级性能串流,支持DLSS 4、光线追踪、NVIDIA Reflex和最高5K HDR,无需100GB本地安装。本周加入的九款游戏还包括《DragonSword: Awakening》。此外,GeForce NOW将于今年秋季Googlebooks上市后支持这一新笔记本品类。目前该消息来自NVIDIA官方博客,尚无其他来源的独立报道。
匹配字段摘要
2026年9月23日,AWS Machine Learning 发布文章,讲解如何用 Amazon Bedrock 把开放权重模型作为 AI 编码智能体运行。文章介绍,开源终端 AI 编码智能体 OpenCode 可接入 Amazon Bedrock 上的开放权重模型,推理在用户自己的 AWS 账户内完成,无需管理基础设施,也没有按席位收费。文章演示了用 Moonshot AI Kimi K3、OpenAI GPT-OSS 120B 和 NVIDIA Nemotron 3 Super 120B 配置多模型工作流,并介绍 Bedrock 的三种定价层级:Priority、Standard 按 token 计费,Flex 成本低 50%。目前该故事尚无后续发展事实。
匹配字段摘要
2026年9月22日,AWS Machine Learning 发布文章,讲解如何在 Amazon SageMaker AI 上用并发扫描为生成式 AI 端点合理配置规模。文章介绍,SageMaker AI 的 Inference Recommendations 内置并发扫描功能,可自动向端点发送递增的并发流量并测量吞吐与延迟,找出端点饱和点,无需自建压测基础设施。文中以 NVIDIA Nemotron-3 Nano 30B(MoE、3B 激活参数)部署在 ml.g7e.2xlarge 为例,按 64、256、1024 三档并发各发 1024 个请求,结果显示 256 并发时吞吐趋平、p99 延迟陡升,即为饱和拐点。目前该内容为 AWS 官方发布,尚无其他后续发展。
匹配字段摘要
2026年9月21日,NVIDIA 在 Dynamo-Triton 26.07 中启用 TensorRT 后端的多设备推理能力,一个 KIND_MODEL 实例可占用多块 GPU,并通过单个 gRPC 端点对外提供分布式推理服务;TensorRT 11.0 起完整支持该能力。官方以 Cosmos 3 Nano 视频生成为例说明,Ulysses 上下文并行把 44,160 个视频 token 分配到最多八块 GPU,端到端生成延迟从单 GPU 的 156.6 秒降至八 GPU 的 34.2 秒,transformer RPC 加速比达 6.09 倍。CP2、CP4、CP8 的输出通过 MAE ≤ 25 与 PSNR ≥ 18 dB 的质量阈值校验。该基准未测量并发吞吐、单视频成本或 TCO。目前尚无后续发展事实。
2026年9月21日,NVIDIA 在 Dynamo-Triton 26.07 中启用 TensorRT 后端的多设备推理能力,一个 KIND MODEL 实例可占用多块 GPU,并通过单个 gRPC 端点对外提供分布式推理服务;TensorRT 11.0 起完整支持该能力。官方以 Cosmos 3 Nano 视频生成为例说明,Ulysses 上下文并行把 44,160 个视频 token 分配到最多八块 GPU,端到端生成延迟从单 GPU 的 156.6 秒降至八 GPU 的 34.2 秒,transformer RPC 加速比达 6.09 倍。CP2、CP4、CP8 的输出通过 MAE ≤ 25 与 PSNR ≥ 18 dB 的质量阈值校验。该基准未测量并发吞吐、单视频成本或 TCO。目前尚无后续发展事实。
匹配字段摘要
2026年9月17日,Unsloth发布Unsloth Docker镜像,用户可在本地训练和运行500+模型。据Unsloth官方说明,该镜像支持新的GUI或notebook工作流,无需额外配置,并兼容NVIDIA与AMD硬件。官方同时给出了使用指南和GitHub仓库链接。目前该事件尚无后续发展事实,状态停留在发布与官方说明阶段。
匹配字段摘要
2026年9月16日,NVIDIA TensorRT Edge-LLM 在单台 Jetson AGX Thor 开发者套件上完成 MLPerf Inference v6.1 Edge Agentic 基准测试。该测试运行 Qwen3.6-27B,达到 52.33 tokens/秒,用 24 分 36 秒完成全部 1,007 轮性能负载,比 llama.cpp 参考实现的 2 小时 37 分钟快 6.4 倍。据 NVIDIA 开发者博客介绍,这一结果依托 NVFP4 权重与激活量化、FP8 KV cache、基于树的多 token 预测以及跨智能体轮次的 KV cache 复用,其中约 96% 的提示词 token 由热缓存提供。相关代码位于 TensorRT Edge-LLM release/0.9.1-mlpinf 分支。目前尚无后续发展事实。
匹配字段摘要
2026年9月25日,Google 的 Tom Garvens 在 Data Center World Power 活动上介绍了 Google 全栈 AI 数据中心能源与供电策略。据 Data Center Knowledge 报道,该策略旨在通过全栈设计把 AI 数据中心变成电网的主动合作伙伴。报道称,Google 的 AI 算力需求从 2025 年 5 月到 2026 年 5 月增长七倍,月处理超 3 千万亿 token。在供电方面,Google 用 BESS 储能、54 VDC 机架级电池备份和液冷替代传统集中式 UPS,并计划逐步迁移到 800 VDC 配电。报道还提到,Google 与 Meta、Microsoft、Nvidia 共同制定公用事业与超大规模厂商的接口规范。目前该事件尚无后续发展事实。
匹配字段摘要
NVIDIA、Google DeepMind等研究机构 公开发布 2800多种病毒的预测蛋白复合物三维结构及BioNeMo结构预测流程
English translation is being prepared.
匹配字段摘要
NVIDIA 更新 GeForce NOW游戏阵容并预告支持Googlebooks
English translation is being prepared.
匹配字段摘要
NVIDIA 测试 TensorRT LLM在八张B200上运行DeepSeek-R1的机密计算性能
English translation is being prepared.
匹配字段摘要
NVIDIA 在Dynamo-Triton 26.07中启用 TensorRT多设备推理能力
English translation is being prepared.
匹配字段摘要
NVIDIA 推出 面向AI工厂电力与冷却产品的DSX Ready认证计划
English translation is being prepared.
匹配字段摘要