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，并公布 Synopsys、Cadence、Siemens、Lam Research、KLA、Applied Materials 等半导体厂商对 CUDA-X 库的采用情况。cuPotential 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。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。
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西门子 EDA 用 NVIDIA NeMo Gym 评估并改进 Siemens Fuse EDA AI Agent 的 Liberty 文件生成能力，基准综合得分从约 55% 提升至约 95%，智能体轮次从 155 降至 53，输出 token 从约 81K 降至 29K。NeMo Gym 是开放评估环境，通过领域专用验证器检查最终 Liberty 产物的覆盖率、有效性、相对验证、准确性和完整性，任一环节失败即给零奖励。
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Honeywell Technologies 发布 AI 平台 Forge Cognition，基于 Nvidia 和 Dell 技术，将 AI 智能体与数字孪生叠加在楼宇的供暖、制冷、安防和供电系统之上，支持手动、半自动和全自动三种模式。CTO Suresh Venkatarayalu 表示目前未开放全自动模式，预计未来两到三年才会逐步启用，客户自行决定切换时机。平台在 Nvidia 总部 Voyager 大楼约 90 天实测中，将楼宇管理系统相关误报减少最多 90%，并识别出近 10% 的潜在能效提升。
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霍尼韦尔（Honeywell Technologies）联合 Nvidia 和 Dell 推出 AI 平台 Forge Cognition，将 AI 智能体与数字孪生叠加在楼宇的供暖、制冷、安防和供电系统之上，支持手动、半自动和全自动三种模式，但目前尚未开放全自动模式。在 Nvidia 约 75 万平方英尺的 Voyager 总部进行的 90 天测试中，该平台将楼宇管理系统相关的不必要警报减少了最多 90%，并识别出近 10% 的能效提升空间。
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NVIDIA 于 2026 年 10 月 14 日宣布向英国捐赠价值 2.5 亿美元、为期五年的算力，每年提供 5000 万美元算力访问，用于支持智能体安全与安保研究。大部分算力将面向英国 AI 安全研究社区，部分支持牛津大学主导的 BOLD、UCL 主导的 SOFAIR 及帝国理工学院，聚焦基础智能体模型与机器人安全。研究将围绕安全智能体、开放模型安全和现实威胁缓解，使用 NVIDIA OpenShell 与 NVIDIA Sentry 参考设计。
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美国芯片厂商 Nvidia 以少数股东身份入股法国医生预约平台 Doctolib，持股比例未披露。Doctolib 希望借此加速招募 AI 人才、推进自研模型训练，并进一步发展其在欧洲的 AI 解决方案；其 AI 电话助手等应用基于现有语言模型构建。Doctolib 强调所有健康数据及 AI 模型均存放在欧盟和英国境内的服务器上。
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Cisco 正推动 AI 机架内互连从铜缆转向光互连，并与 Nvidia 联合开发 USFP（Ultra-Dense Small Form Factor Pluggable）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。
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Nvidia 宣布投资四家法国初创公司，分别为健康科技公司 Doctolib、AI 初创公司 Entalpic、机器人初创公司 Genesis AI 和企业软件公司 Pigment，具体金额未披露，据 Les Echos 报道均为少数股权。Nvidia 还将在五年内捐赠价值 2.5 亿美元的算力，用于支持英国智能体安全与安保研究，部分投向 UCL 的 SOFAIR、牛津大学 BOLD 和帝国理工学院。
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DigitalOcean 与 NVIDIA 在旧金山举办 Open Intelligence Summit，全部议程在 YouTube 直播，主题是企业应能在自主可控的前提下基于开放模型构建 AI 产品。DigitalOcean CEO Paddy Srinivasan 与 NVIDIA AI 产品副总裁 Adel El Hallak 发表主题演讲，OpenHands CEO Robert Brennan 演示智能体如何承担更多软件开发流程，Hugging Face 的 Jeff Boudier 主持关于开放模型未来走向的圆桌讨论。
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Nvidia GeForce RTX 5090 目前最低售价已达 6500 欧元，约为官方建议零售价的三倍，并可能很快从市场消失。据 Benchlife 报道，Nvidia 正将重心从游戏显卡转向专业显卡，把 GB202 等 Blackwell GPU 优先用于 RTX Pro 6000 和 RTX Pro 5000。RTX Pro 6000 Blackwell 在德国起售价为 15500 欧元，配备 96 GByte 显存，而 RTX 5090 仅有 32 GByte。
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ComfyUI 发布 Nvidia VFX 自定义节点，把 RTX 视频特效搬进 ComfyUI，模型随节点附带并在本地 RTX GPU 上运行。RTX Video Super Resolution 节点最高支持 4× 超分或输出至 8192 px，含 19 种模式；Frame Generation 节点支持 2× 到 16× 插帧；Video HDR 节点把 SDR 转为 BT.2020 HDR，峰值亮度可在 400 到 2000 nits 间调节。此次更新还改进了 EXR 支持，Save Image (Advanced) 默认写出 half-float 16-bit EXR，并可为 EXR 附加 JPEG 预览。
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NVIDIA 介绍用 AI 智能体重写 Apache Spark UDF 的方法，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。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。
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我迫不及待想在接下来几年与 @huggingface @nvidia 在法国做更多更多更多的事。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。让我们行动起来 🇫🇷🇫🇷🇫🇷！
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Cisco 与 NVIDIA 联合开发了面向 400G SerDes 通道的可插拔光模块新形态 USFP，可支撑 1.6Tbps 网络在四通道上实现，并已启动多源规范制定。Cisco 同时公布 Silicon One G300 首批系统、2026 年 Q4 推出的 G302 前端 ToR 交换机，以及面向 10G/1G 带外管理的 A100L。Live Protect 运行时漏洞防护计划于 2027 年 Q2 在 Cisco 验证的 SONiC 环境中提供。
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华硕在 2026 OCP 全球峰会上发布 2U 服务器 XA P2N-E2，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。
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NVIDIA 与 Cisco 在 OCP 全球峰会上发布 USFP 光模块标准，每通道支持最高 400 Gb/s 电信号，带宽密度达现有 200 Gb/s 每通道光模块的 4 倍，能效约为其 1.3 倍。首批模块采用 16 个全双工通道，总容量最高 12.8 Tb/s，并计划扩展至 32 通道以上。NVIDIA 同时通过 MGX 架构开放 Vera Rubin 机架与计算托盘设计，Meta 将采用其 Spectrum-6 以太网交换机。
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2026 NVIDIA 创业企业半程展示将于 10 月 15 日在苏州举行，报名倒计时 3 天。活动包含 NVIDIA 技术前沿分享、30 余家科创企业路演及展区展示、多维资源对接，以及 Build-a-Claw 互动专区交流体验。
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NVIDIA 中国开发者日将于10月15日至16日举行，报名倒计时3天。
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NVIDIA 与普林斯顿大学 Dao AI Lab 提出 ReplaySSM，将 SSM 状态表示为检查点加近期输入缓冲，把输出计算与状态更新分离。在 NVIDIA Blackwell Ultra B300 上，该技术将状态显存流量减少约一半，batch size 256 时 SSM 解码 kernel 提速 1.46x 至 1.80x，120B 级模型投机解码吞吐提升 1.85x 至 2.10x。用高精度检查点做递推、低精度副本做读取，可限制量化误差累积，四个评测模型中三个在 GPQA-Diamond 上与 FP32 精度差距约 2 个百分点以内。该工作已集成到 TensorRT-LLM、vLLM、SGLang 和 FlashInfer，并在 GLM-5.3-Flash 与 Kimi-K3 中生产使用。
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Nvidia 一篇新论文发现，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，他们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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