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结果，尚未在患者中测试安全性和有效性，下一步将进行小鼠模型测试并制定实体瘤靶点策略。 Divergence Labs 是一家成立于 2025 年的生物技术公司，正在设计一种食物过敏药物，采用双臂抗体设计，旨在既中和游离的 IgE，又剥离已与免疫细胞结合的 IgE。Anthropic 报告称，Claude 在 22 段自主工作时段中共计约 2,750 小时的 Nvidia H100 GPU 计算时间内，生成了约 35,000 个抗体设计。Divergence 报告称两个臂均取得早期命中：在 91 个测试的 disruptor 设计中有 20 个可测量地剥离了已结合的 IgE，其中三个在患者可实际接受的浓度下似乎优于已获批药物 Xolair；在 57 个测试的 anchor 设计中有三个与 IgE 结合。据报告，从构思到获得实验室结果，disruptor 臂耗时约三周，anchor 臂耗时约四周半，而此前同类工作最长需要九个月。Divergence 团队也指出了局限，发现 Claude 在决定是进一步研究某个结果还是继续推进方面，不如人类操作者务实，并表示这些结果距离成为一种新药还很遥远。

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Cloud上为大规模部署该Google TPU提供电力、冷却、数据中心内网络等。 Oracle Cloud上的Google TPU预计于2027年开始提供。 Oracle Cloud引入Google TPU的原因 甲骨文在云市场上正拼命追赶领先的AWS、Microsoft Azure、Google Cloud。 在当前快速增长的AI市场中，这三家公司不仅使用NVIDIA的GPU，还各自推出自研AI处理器以构建独特价值，在此背景下，甲骨文与Google联手，使Oracle Cloud也能为客户提供NVIDIA以外的AI处理器选项，对于旨在提供擅长AI处理的云基础设施的甲骨文而言，可以说是合理的战略。 另一方面，Google Cloud正致力于强化Google TPU，以打破NVIDIA在AI处理器市场的堡垒。 因此，不仅能在自家的Google Cloud上，还能在Oracle Cloud上部署Google TPU，对于扩大Google TPU的使用而言无疑是理想的。 Google Cloud上周以开源方式发布了“TorchTPU”，使机器学习和AI处理中具有代表性的库PyTorch原生支

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反复重启 在 Slurm 上，导出器会报告被标记为 DOWN 或 DRAIN 的节点。 在主机上, 我们监控 InfiniBand 通道状态和链路抖动，并将其归因于拥有这些通道的 VM。我们还监控主机可达性，因此死掉的主机会在您的节点上显示为问题，而不是一片沉默。 每个告警都附带稳定的摘要、通俗语言的描述和机器可读的证据载荷。对于 Xid，就是每个代码及其 NVIDIA 助记符。对于热降频，就是峰值温度和降频次数。控制平面原样传递这些字符串，因此控制台、API（作为 linked alerts）和您的通知始终表达相同的内容。 我们将观测与可操作区分开来。每个与修复相关的告警都会被记录，并将您的节点标记为 Degraded. 只有具有操作映射的信号才会创建修复。例如，磁盘压力会显示出来，但不会触发重启，因为重启无法解决它。没有映射的告警会被计数并记录，绝不会被静默丢弃，并会转交我们的支持团队进行调查。 2. 策略：我们决定做什么，您决定是否以及何时做 做什么 由平台负责。每个信号都映射到能修复它的最轻量操作，因此您无需知道哪个 Xid 意味着什么： 是否 由您决定。在“修复”选项卡中，

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年仅50%-60%既定产能可如期投运；Urban Institute称313项暂停令已覆盖44州200多个辖区，审批不确定性正被计入资产定价，抬升数据中心REITs与基础设施基金的资本成本及政治风险溢价。 国内进展： 十一、通用大模型加速向机器人动作控制延伸 1.中信证券2026年10月26日研报称，通用大模型正从机器人高层任务规划向动作生成与执行控制延伸，NVIDIA、斯坦福等机构已探索将GPT-6 Astra接入机器人控制回路，以借助其视觉理解、空间推理与任务规划能力减少对专用策略训练的依赖；研报判断，展望2027年通用模型进入具身任务领域将成AI行业下一个投入方向，短期与VLA、WAM等专用模型形成分工协同而非相互替代。 2.能力与瓶颈并存：斯坦福等机构的HomeBody系统让搭载Astra的宇树G1在新环境零训练完成厨房任务，Astra在RoboCurve机械臂抓取放置任务成功率95%（远超Claude Fable 5.1的40%、Fable 5的5%），单次任务成本约0.94美元；但真车测试单次134.7米耗约660万token（约7.74美元）、平均车速仅0.42米/秒，毫

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并从Innovation Norway获得9.2万欧元创业补助 英国：Doris Labs完成60万美元种子前轮融资 西班牙：Hausum完成超50万欧元投资轮，以加速增长和全国扩张 德国：Tenpal获得未披露金额的投资 德国：Novus获得八位数融资，将其电动轻便摩托车从德国推向加利福尼亚 德国：Körber入股自力更生的德国机器人初创公司NAiSE 丹麦：Lumilab完成种子前轮融资 土耳其：Leasingim获得Insha GSYF投资 德国：Contigo Energie正在投资flexality 德国：Nvidia作为100亿欧元欧洲投资承诺的一部分，投资四家德国初创公司 奥地利：Wictory.ai获得六位数金额投资 德国：Regulate完成未披露金额的投资 瑞士：前瑞士滑雪运动员Lara Gut-Behrami向Avea投资未披露金额 退出与并购活动 德国：Workflex正在收购rhome 德国：总部位于明斯特的保险集团Provinzial正在收购总部位于科隆的公司moneymeets 荷兰：Omnidocs收购WoodWing，成为欧洲文档管理领域最大参与者之一

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三年以上，防御方赢下每次交锋却持续失血，“稳定”由免费前提变成最贵商品。 3.美国出口管制在盟友间划线：2026年7月10日BIS将阿联酋移入《出口管理条例》最优惠的Country Group A:5并新增Supplement No.8白名单，获批实体可免逐单许可获得先进计算物品；沙特不在A:5，HUMAIN仅持2025年11月批准的、最多采购约35000颗NVIDIA GB300级芯片的许可（与阿联酋G42同日同数量授权）。阿联酋走“规则化通道”、沙特走“逐单谈判”，令后者融资成本与折现率上升，百亿美元级GW园区全周期利润受显著影响。 1.三重风险交汇：2026年11月3日中期选举前，联邦层面沃伦等议员推出的《超级百万富翁税法》拟对净资产超5,000万美元家庭征2%、超10亿美元部分加征至3%（十年约增收6.2万亿美元，覆盖约26万户）；加州第40号提案拟对亿万富翁一次性征收5%财富税并于11月3日公投，两者与AI资本开支风险在同一窗口推高科技股集中持仓的风险溢价。 2.AI资本开支的数学题：高盛估算超大规模云厂商需约3,000亿美元年度AI收入才能覆盖2026至2027年资本开支，

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(CURRENT[0], text, held)) return held banner("1. Platform, pins and helpers") SYSTEM, MACHINE = platform.system(), platform.machine() ON CUDA = SYSTEM == "Linux" and shutil.which("nvidia-smi") is not None assert ON CUDA or (SYSTEM == "Darwin" and MACHINE == "arm64"), "needs an NVIDIA GPU on Linux (Colab T4) or an Apple-silicon Mac" WORK = os.environ.get("SALUKI WORK") or ("/content/saluki" if os.path.isdir("/content") else os.path.abspath("saluki work")) for d in ("models", "llama", "bfcl", "run

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n、Claude Code、Codex、Cursor 及其他 SKILL.md 智能体上运行。 没有公布的修复率基准；结果取决于你的测试覆盖率。 Michal Sutter+ 篇文章简介 ⮌ Michal Sutter 是一名数据科学专业人士，拥有帕多瓦大学数据科学理学硕士学位。凭借在统计分析、机器学习和数据工程方面的扎实基础，Michal 擅长将复杂数据集转化为可操作的洞察。 $uv pip install omni-parse-bench✓文本✓表格✓布局→ 按页评分在 GitHub 上加星→赞助 相关文章更多来自作者 如何运行 Underdog Saluki 27B：2-Bit Qwen3.8-27B 工具调用指南 认识 Anthropic 的 sandbox-runtime：面向 AI 智能体的操作系统级沙箱，无需容器 NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB：面向本地语音智能体、游戏角色和机器人的开放小型语言模型 Moonshot AI 发布 Kimi K3.1 Pro：一个 2.8T 总参数/104B 激活参数（MoE）模型，支持 1M 上下文

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。10 月 12 日，芒果 TV 一次性官宣程渡、方屿、林恩娜、戚许、展颜五位「原生 AI 艺人」。从零生成面孔、人设、角色三视图和穿搭体系，每人都开通了实名认证的微博账号，背后配有真人编剧和经纪人。10 月 14 日，五人主演的六集 AI 仿真人剧《了不起啊朋友》在芒果灵创剧场上线，每集约十分钟。 视频生成一次需要远高于文本的计算量，还伴随着大量反复抽卡。NVIDIA 的一个测试显示，一段 5 秒、720P 视频需要对约 7.2 万枚时空 Token 重复进行约 40 次计算。 因此生产短剧确实带来了新增推理需求，今年郑州就出现了主要面向短剧影视公司的「Token 工厂」，针对 AI 短剧生成场景定制的高并发算力调度、低延迟推理响应等核心能力，计划为当地超 3000 家短剧相关企业提供专属算力支撑。 类似变化也发生在传统短剧重镇，西安报业全媒体援引公开数据称，西安短剧产业综合年产值超过 60 亿元，其中 AI 短剧贡献的增量约为 35 亿元。 无论主观上喜不喜欢 AI 做的内容，客观上这是一个极其热门的市场，创造了一批本不会发生的计算。如果没有人制作短剧，那些视频不会被生成，反复「抽

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, while the 950DT to be launched in the second half of this year has 144GB of memory capacity and 4TB/s memory access bandwidth. Some hardware indicators are already comparable to Nvidia's H200 computing card. Although actual training and inference efficiency still need to be tested under real workloads, such progress is already quite considerable. At the same time, Cambricon continues to iterate its SiYuan series accelerator cards, and T-Head released the new-generation Zhenwu V900 in September

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的配置、调试和扩展接口。新的低精度策略可以遵循相同的验证流程，从局部正确性一直到 RL 训练。 对齐 · §4.5 在严格对齐配置下，训练–推理对数概率差距保持在约 10⁻⁸，后期奖励稳定。 5. 基于 Transformer Engine 的 NVFP4 联合实现与优化 5.1 逐 token 缩放的数值与实现选择 我们围绕 TE 的 NVFP4 支持与 NVIDIA 开展联合测试和实现工作，将逐 token 配方及其接口作为重要的集成点 [9]。缩放粒度既影响数值行为，也影响 amax 计算、缩放存储和 GEMM epilogue 开销。因此，精度和速度需要一起评估。 NVFP4 以 E2M1 编码数据，对每 16 个元素组成的块使用一个 E4M3 缩放，并通过外层 FP32 缩放调整范围 [1]。设 sis isi​ 为第 iii 行的外层缩放，bi,jb {i,j}bi,j​ 为其长度为 16 的块。则 di,j=QE4M3 ⁣(amax⁡(bi,j)6si),x^=sidi,jQE2M1 ⁣(xsidi,j).d {i,j}=Q {\mathrm{E4M3}}\!\left(

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子，也许那在某种程度上能解决问题。但就是没有简单的方法来做到这一点。我认为这只是开始，接下来会有大量的来回，显然这是网络安全的一个新前沿。 Kirsten：Matthew Prince 的社交媒体帖子对我来说真的很有说明性，而且相当可怕。另外，我不知道你们俩有没有看到，但亚马逊也发了一篇博客文章。这是一家资本非常雄厚的公司，所以他们有工具和团队来捕捉正在发生的事情。他们基本上运营着一个蜜罐网络，或者说诱饵，他们实际上看到，在这个漏洞被公开宣布之前，就已经有人试图利用它了。 对我来说，再次回到这一点：亚马逊有工具、资本和专有技术来对抗这些东西。有那么多网站，甚至可能是政府网站，就是没有那种程度的关注。所以对我来说，这才是真正可怕的部分。 而且外面有一些 AI 员工，他们可能会把这件事推向末日准备者的下一个层次，因为你可以看到银行可能会如何被利用，再加上数据和隐私方面的担忧，这感觉比我们现在能修复的要大得多。所以我很想看到两件事。第一，人们的行为会变得多极端——但我也在想，会不会有一些新的初创公司因此冒出来，或者我们会不会转向一些开源工具[由 Nvidia 等公司提供的]来创建这些安全层。

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体 AI 应用，这类应用需要 CPU 在基于 GPU 的推理之外协调和执行大量并发任务。 与此同时，SP8 家族面向通用企业计算。AMD 并未单纯追求最大化核心数量，而是优先考虑处理能力、性能和内存的平衡，以支持数据库、虚拟化和企业应用等工作负载。 该家族从 8 个核心扩展到 128 个核心，让组织可以选择适合其工作负载的配置。 AMD 对 Intel 对 NVIDIA 市场研究公司 Mercury Research 显示，AMD 在 x86 服务器 CPU 市场正稳步缩小与 Intel 的差距。 2026 年第二季度，AMD 占 x86 服务器处理器出货量的 34.5%，环比上升 130 个基点，而 Intel 的份额下降 130 个基点至 65.5%。 当比较范围缩小到数据中心使用的 AMD EPYC 和 Intel Xeon SP 处理器时，AMD 的份额升至 46.4%，而 Intel 为 53.6%。 在已发布的 SPEC CPU2017 整数吞吐量测试中，一台搭载 AMD 第五代 EPYC 9965 的双插槽服务器得分为 3,230，而一台双插槽 Intel Xeon 69

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Linux 已经成为 AI 开发者桌面工具包的一部分。Nvidia 的 DGX Spark 于 2025 年 10 月 15 日开放订购，运行基于 Ubuntu 的 DGX OS。OpenAI 的 Codex CLI 也已支持 Linux，这是 AI 工具在开发者工作场所与其相遇的又一例证。 只有一个问题。开发者可以在家里爱上 Linux。但要让企业 IT 部门允许他们在工作中使用 Linux，则是另一回事。 Swif.ai 是一家管理和保护员工设备的平台，其创始人兼 CEO Angelo Huang 希望改变这一现状。Huang 告诉 The New Stack，为开发者提供 Linux 机器，首先要让 IT 团队具备管理和保护这些机器的控制能力。 Huang 表示，从上周开始，Swif 开始扩展其 Linux 设备管理与合规能力，将 Omarchy 和 Linux Mint 支持加入其支持列表。Swif 还在优化其支持的 Mac、Windows、Linux、iOS 和 Android 环境中的入门配置流程。他们声称，现在设置 SOC 2、ISO 27001 和 HIPAA 等设备合

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企业已形成万台级交付能力。长三角（减速器、伺服电机）、粤港澳（整机集成、消费电子供应链）等产业集群，使中国在“把机器人造出来、造得便宜、造得快”环节具备显著成本与效率优势。但在基础模型、高端算力等“大脑”环节仍处于追赶状态。 美国：占据“大脑”——基础模型、算力与顶级资本。美国在具身智能的“智能”侧拥有领先地位。OpenAI、Google DeepMind、NVIDIA等掌握VLA、世界模型等基础模型的研发主导权，英伟达提供从训练到部署的全栈算力底座，Figure AI、Tesla等凭借硅谷顶级资本与AI人才密度，定义着技术路线与产品形态。其核心优势在于“定义智能”——通过基础模型、算力生态与资本杠杆，掌握行业技术演进的方向盘。 欧洲：深耕“规则”——功能安全、标准与认证。欧洲在功能安全、机械指令、CE认证等制度层面建立了全球最严格的准入门槛。ISO/TS 15066、IEC 61508等核心标准由欧洲机构主导制定，TÜV、SGS等第三方认证机构在全球具有权威性。这种“规则制定者”地位，使欧洲虽在整机出货上不占优势，却掌握着全球市场准入的裁判权。 日韩：深耕“精密”——核心部件与系统集

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x 上使用 bubblewrap，Windows 版本处于 alpha 阶段。 网络默认拒绝；每个连接都经过主机侧允许列表代理。 Anthropic 报告 Claude Code 权限提示减少 84%（内部数据）。 允许列表的广度才是真正的安全调节旋钮；宽泛的域名可能导致数据泄露。 Asif Razzaq网站 | + 文章作者简介 ⮌ Asif RazzaqNVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB：一款面向本地语音智能体、游戏角色和机器人的开放小型语言模型 Asif RazzaqMoonshot AI 发布 Kimi K3.1 Pro：一款总参数 2.8T/激活参数 104B（MoE）的模型，支持 1M 上下文 Asif RazzaqYou.com 推出推理路由器：12 个开放权重模型，提供 99.9% 正常运行时间 SLA $uv pip install omni-parse-bench✓文本✓表格✓布局→ 按页评分在 GitHub 上加星→赞助 相关文章更多来自作者 NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB：一款面向本地语

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e 等工具提供了准入控制点，利用配置的配额和策略来决定何时接纳工作。团队仍需决定如何表示和执行截止时间与工作负载要求。灵活的排队可以支持容量规划，并减少为了提前启动作业、随后又将其抢占的需求。 衡量部署能够维持多少有效工作 灵活的调度可以缓解容量约束。但推理团队还必须审视模型和服务配置与这项工作的匹配程度。 高 GPU 活跃度并不能确定还有多少额外吞吐可用。Nvidia 的性能分析文档解释说，流式多处理器活跃度可能包含正在等待内存的 warp。运行中请求、等待中请求和缓存占用等服务指标可提供背景信息，而抢占计数有助于解释行为。在 vLLM 中，KV 缓存使用率衡量的是已占用缓存块的比例，但它并不直接衡量总服务容量。 “高 GPU 活跃度并不能确定还有多少额外吞吐可用。” 用具有代表性的负载测试来衡量可持续容量。保持模型、硬件、服务设置和请求组合不变。然后提高到达率，观察吞吐、质量和延迟。在仍满足工作负载要求（包括错误上限和选定的延迟百分位数）的前提下所能维持的最高速率，可提供有用的容量估计。对于交互式生成，要包含首 token 时间和后续 token 交付时间，而不仅仅是平均完成时间。

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Hassan+ 发布文章简介 ⮌ Sana Hassan 是 Marktechpost 的咨询实习生，也是 IIT Madras 的双学位学生，热衷于将技术和 AI 应用于解决现实世界的挑战。他对解决实际问题有着浓厚兴趣，为 AI 与现实生活解决方案的交汇带来了全新视角。 Sana Hassan《Cactus Whistle 编码指南：一个 16.9 MB 的语音模型能否与 Whisper Base 抗衡？在 CPU 上的词错误率、速度、流式处理、时间戳、关键词以及语音到工具调用》 $uv pip install omni-parse-bench✓文本✓表格✓布局→ 按页评分在 GitHub 上加星→赞助 相关文章更多来自作者 NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB：一个面向本地语音智能体、游戏角色和机器人的开源小型语言模型 Moonshot AI 发布 Kimi K3.1 Pro：一个总参数 2.8T、激活参数 104B（MoE）且支持 100 万上下文的模型 You.com 推出推理路由器：12 个开放权重模型，提供 99.9% 正常运行时间 SLA

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聊天与 Gemini Notebook 创建、更新和查询笔记本。 - 在 Gemini 应用中构建的交互式应用现在可以一键导出到 Google Sites。 - Gemini 4 Carbon 似乎已在 Google 外部进行早期访问，测试者称其输出强于 Argon。 META 🔥： - Meta 的 Muse AI 智能体继美国和加拿大之后正在日本推出。 NVIDIA 🔥： - NVIDIA 发布了 Nemotron 3.5 Bolt E4B 4GB，这是一个用于本地助手和机器人的小型开放模型，可在 Jetson Orin Nano 上运行。 BYTEDANCE 🔥： - 字节跳动发布了 Seedance 2.5 4K，支持 10 位色彩和 Draft 模式，可在放大前生成廉价的 480p 预览，首先面向 BytePlus 上的部分企业客户。 BLOCK 🔥： - Jack Dorsey 公布了 Dessa，这是一个仅用语音对话训练的全双工语音模型，目前提供演示样本和候补名单。 PERPLEXITY 🔥： - 企业管理员现在可以按角色为 Computer 设置最大和默认努力级别。 -

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缓存。其预期收益是在不按比例增加 KV 内存的情况下获得更有效的深度。关于前沿实验室使用循环架构的说法仍属传闻，与这一已发表的方法无关（方法）。 开放编译器与本地模型发布：Chris Lattner 宣布 Mojo 和 MAX 完全开放，可用于开发、扩展和商业用途，包括语言、图编译器、MLRT 内部实现和硬件抽象逻辑；该推文未说明许可证（公告）。 边缘推理：NVIDIA 发布了 Nemotron 3.5 Bolt E4B，演示了在 Jetson Orin Nano 8GB 上本地同时处理对话和工具以及 Cosmos 视觉。Ollama 列出 128K 上下文和视觉支持（NVIDIA、Ollama）。 实测系统收益：据报道，新的小消息 all-reduce 内核在四块通过 PCIe 连接的 RTX 6000 Pro Server GPU 上将 DeepSeek V4.1 Flash 的解码吞吐量提升了 12%（内核）。 存储架构：OpenAI 报告称，通过结合选择性复制、区域缓存以及将服务从 Python 重写为 Rust，全球中位读取时间从约 120 毫秒降至 10 毫秒。这一收益属于

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