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公司与模型

NVIDIA 英伟达 最新动态

英伟达的 GPU 新品、CUDA 软件生态、机器人平台与 AI 算力供需。

40 条精选近 30 天 40 条共收录 57 条

更新

NVIDIA 英伟达的精选

10月31日周六第 1–20 条
10月30日周五
  1. AWS Machine Learning Blog65

    NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 可在 AWS EKS 和 SageMaker HyperPod EKS 部署

    NVIDIA Nemotron 3.5 Super VL 现已加入 AWS 可用的 Nemotron 模型系列,支持在 Amazon EKS、EKS Auto Mode 和 SageMaker HyperPod EKS 部署。该模型为 120B 参数的 MoE 模型,每次激活 12B 参数,支持文本、图像、文档和视频理解。

    推荐理由:文章提供了 Nemotron 3.5 Super VL 在 AWS 部署的最小 GPU 配置和性能验证方法,便于评估推理成本。

10月29日周四
  1. The Decoder74

    美国反垄断监管机构审视英伟达收购 Hugging Face 及其销售模式

    美国司法部正在审查英伟达以 129.3 亿美元收购开源平台 Hugging Face 的计划是否会对竞争对手造成不利影响,该交易预计 2027 年上半年完成。同时审查范围还包括英伟达对 SchedMD 和 Run:ai 的收购以及与 Groq 的许可协议是否存在排他性销售行为。法国竞争管理局也对英伟达在 CUDA 生态和云提供商持股方面的潜在反竞争风险展开调查。

    推荐理由:原文梳理了美国司法部对英伟达收购 Hugging Face 及相关客户合作模式的反垄断审查进度,帮助判断这笔交易的时间线和监管阻力。

10月28日周三
  1. Hugging Face Blog75

    NVIDIA 开源 Nemotron 3.5 Transcribe 及 Granary v2 数据集与微调工具

    NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Transcribe 开源语音模型,支持 40 种语言转录、31 种语言翻译及 13 种语言说话人归属,并在 Hugging Face Open ASR、David AI 和 VoiceArena 等多个榜单中获得开源模型第一。

    推荐理由:模型在多个基准上刷新了开源记录,并附带 Granary v2 数据集和微调方案,方便开发者快速验证效果。

10月27日周二
  1. NVIDIA Blog73

    NVIDIA 联合 C-BRAIN 开源 AI 科研工具加速阿尔茨海默病研究

    NVIDIA 与 C-BRAIN 合作发布两款开源 AI 科研工具,在阿尔茨海默病研究中把原本需要数周到数月的分析缩短至几分钟。OpenScientist 可基于研究问题和数据集半自主生成假设并运行分析,单次成本不足 10 美元。InsightEngine 用 Agent 在科学文献和生物医学知识图谱中验证假设,并在研究者投入实验前检查证据以捕获幻觉。

    推荐理由:NVIDIA 联合 C-BRAIN 开源两款 AI 科研工具,展示了医疗场景下 Agent 自动提出假设、验证证据并节省数月工时的可迁移路径。

  2. The Decoder54

    Nvidia 向 Meta 投资 30 亿美元,双方将围绕 Muse 扩大 AI 合作

    据华尔街日报报道,Nvidia 将向 Meta 的股票发行计划投资 30 亿美元。双方还宣布将扩大在 Meta AI 产品 Muse 上的合作,Meta 计划下一代 AI 智能体更多采用 Nvidia 的 Vera Rubin 系统和 Vera CPU。

    推荐理由:文章披露了Nvidia向Meta注资的具体金额与后续合作方向,并点出该交易模式在资本层面的争议背景。

10月25日周日
  1. The Decoder80

    Nvidia 开源 Flora:基于 Qwen3.5 的机器人视频标注引擎

    Nvidia 开源了名为 Flora 的机器人视频标注引擎,系统由三个微调后的 Qwen3.5 模型组成(包括 9B 和 27B 版本),可在动作分割、描述生成和评分三个维度为机器人视频提供标注。

    推荐理由:原文披露了 Flora 的参数规模、在机器人视频标注上的表现以及与 GPT-6 Astra 的对比,读者可据此评估其对具身智能数据链路的潜在价值。

10月23日周五
  1. TechCrunch · AI58

    inDrive 联手 Pony.ai 和 Nvidia 计划在哈萨克斯坦测试无人驾驶出租车

    网约车公司 inDrive 与 Pony.ai 及 Nvidia 签署谅解备忘录,计划于 2027 年上半年在哈萨克斯坦首都阿斯塔纳开展无人驾驶出租车测试,初期配备安全员。

    推荐理由:文章报道了 inDrive 与 Pony.ai、Nvidia 合作在哈萨克斯坦开展 Robotaxi 测试的计划,突出了新兴市场布局与冷极测试价值。

  2. NVIDIA Blog50

    NVIDIA 宣布黄仁勋访哈萨克斯坦并公布算力基建与项目进展

    NVIDIA 官方博客报道黄仁勋在阿斯塔纳会谈哈萨克斯坦官员并参加 Alem.AI 活动,宣布 Firebird 获得 45,000 块 NVIDIA Grace Blackwell GPU 出口许可、Kazakhtelecom 将在数据中心谷和 Ekibastuz 部署大量 GPU,以及 NVDIA 对 Higgsfield AI 进行投资,推动当地从基础设施到应用的扩展。

    推荐理由:材料列出黄仁勋访哈期间的基础设施签约与算力部署细节,便于判断当地AI产业下一步可访问的资源。

  3. NVIDIA Blog48

    NVIDIA 发布 Minerva AIOps 平台

    NVIDIA 发布 Minerva,这是一个面向 AI 工厂的 AIOps 平台,旨在通过连接 GPU、网络、存储和工作负载的遥测数据来提升基础设施可用性。该平台构建了动态知识图谱以追踪问题,并使用机器学习分析数十亿数据点,将事件风暴聚合为可操作的事件。

    推荐理由:原文介绍新平台的核心能力与关键指标变化,读者可判断其对大规模 AI 基础设施运维的价值。

10月22日周四
  1. NVIDIA Blog37

    NVIDIA 开放模型助力欧洲政府部门建设 AI 项目

    NVIDIA 博客宣布欧洲多国政府与合作伙伴利用 NVIDIA Nemotron 开放模型和 NeMo 等开源工具建设可控的公共部门 AI 系统,包括德国、英国、波兰、希腊、法国等地的应用案例与 Soofi 等研究计划。

    推荐理由:原文列出欧洲多国政府与 NVIDIA 合作的开放模型项目,读者可据此判断其在本地区的落地路径。

  2. NVIDIA Blog50

    NVIDIA 展示欧洲部署的 Earth-2 开放气象模型

    NVIDIA 在 GTC Berlin 展示 StormScope EU 等 Earth-2 开放模型,提供短临预报与区域气象预测能力。AXA、Vaisala Xweather、TotalEnergies 和曼彻斯特大学等已基于 Earth-2 部署区域气候、空气质量及太阳能发电预测应用。

    推荐理由:NVIDIA 展示了 StormScope EU 等新模型的实际部署案例,读者可了解开源模型在区域气象与环境预测中的落地路径。

  3. NVIDIA Blog43

    欧洲多家金融机构采用开源模型构建专属智能

    NVIDIA 称 Revolut、Lloyds、Starling Bank、Santander 等多家欧洲银行和支付公司正在使用 NVIDIA 加速计算平台与开源权重模型构建专属金融智能,并称 bunq 使用开源模型后每回答成本降至领先闭源模型的 60%,Stripe Radar 在离线测试中称数据流水线提速 42x 并节省成本 92%。

    推荐理由:文章列出多家欧洲金融机构利用 NVIDIA 加速计算和开源权重模型构建专属智能的案例,反映行业对成本与数据主权的趋势选择。

10月21日周三
  1. The Decoder52

    Nvidia DSX POD 可将 AI 数据中心部署周期从六个月缩短至十四天

    Nvidia 在 GTC Berlin 发布 DSX POD,这是基于 Nvidia Vera Rubin 系统的模块化数据中心参考设计。戴尔、HPE、联想和施耐德电气等合作伙伴在工厂将计算设备、网络、布线、供电和液冷安装进集装箱并完成测试,现场只需接通电源、冷却和网络。

    推荐理由:给出了 DSX POD 的模块化方案和预计部署周期,有助于评估 AI 数据中心硬件交付路径。

  2. Hugging Face Blog62

    NVIDIA 发布 Kumo Forecast 时间序列预测模型并开源

    NVIDIA 发布 Kumo Forecast(原 NV-Tesseract Forecasting),开源多变量时间序列预测模型与 Kumo-TS 代码库。该模型基于 MOMENT-1-large Transformer 主干,包含直接预测路径和 DARR 历史模式检索路径,并提供 horizon-specific 可解释性框架。

    推荐理由:原文说明了Kumo Forecast的架构与DARR检索模式,并给出模型代码与权重链接,读者可直接基于此复现或微调。