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英伟达黄仁勋发布NemoClaw:为企业快速搭建OpenClaw AI Agent提供标准技术栈

英伟达黄仁勋在 GTC 大会上发布 NemoClaw,这是专为开源 AI Agent 框架 OpenClaw 设计的企业级参考技术栈。黄仁勋在演示中描述其运作方式:"它找到 OpenClaw、下载它,然后给你搭建一个 AI Agent。"OpenClaw 由奥地利软件开发者 Peter Steinberger 于今年 1 月发布,据英伟达官方表述是"史上增长最快的开源项目"。Steinberger 上月加入 OpenAI,OpenAI CEO Sam Altman 表示 OpenClaw 将以开源项目形式长期存在,由 OpenAI 持续支持。

英伟达还同期发布了在 DGX Spark(英伟达推出的桌面级 AI 超级计算机)上本地运行 OpenClaw 的操作手册,帮助开发者在不依赖云端的情况下构建始终在线、可访问本地文件和应用的 AI Agent。

信源:https://www.cnbc.com/2026/03/16/nvidia-gtc-2026-ceo-jensen-huang-keynote-blackwell-vera-rubin.html
英伟达黄仁勋披露自动驾驶进展:Uber将在全球28城部署Drive AV车队,日产等五大车企接入L4平台

英伟达黄仁勋在 GTC 大会上披露与 Uber 此前宣布的自动驾驶合作的具体细节:Uber 将基于英伟达 Drive AV 软件在全球 28 座城市、四大洲部署自动驾驶车队,计划 2028 年前完成,首批城市为洛杉矶和旧金山,预计 2027 年开始运营。

此外,黄仁勋宣布日产、比亚迪、吉利、五十铃、现代五家车企将基于英伟达 Drive Hyperion 平台研发 L4 级自动驾驶乘用车。五十铃还将与自动驾驶技术公司 Tier IV 合作开发自动驾驶公共汽车,采用英伟达 AGX Thor 机器人系统芯片。

信源:https://www.cnbc.com/2026/03/16/nvidia-gtc-2026-ceo-jensen-huang-keynote-blackwell-vera-rubin.html
前OpenAI CTO创办的Thinking Machines获英伟达战略投资,将部署至少1吉瓦Vera Rubin系统

英伟达与 Thinking Machines Lab 宣布达成多年期战略合作,后者将部署至少 1 吉瓦的下一代 Vera Rubin 系统用于前沿模型训练,目标明年初上线。英伟达同时对 Thinking Machines Lab 进行了一笔「重大投资」,具体金额未披露。

Thinking Machines Lab 由前 OpenAI CTO Mira Murati 联合创立并担任 CEO。Murati 在公告中表示:「英伟达的技术是整个领域的基石。这次合作加速了我们构建可被用户塑造和定制的 AI 的能力。」双方合作还包括为英伟达架构设计训练和推理系统,以及为企业、研究机构和科学界拓宽前沿 AI 和开放模型的访问渠道。

黄仁勋称 Thinking Machines 汇聚了一支世界级团队来推进 AI 前沿,并表示英伟达「非常高兴能与 Thinking Machines 合作,实现他们对 AI 未来的愿景」。

信源:https://blogs.nvidia.com/blog/nvidia-thinking-machines-lab/
英伟达GTC机器人全景:Cosmos 3统一世界模型发布,GR00T N2登顶机器人策略排行榜,迪士尼雪宝登台

英伟达在 GTC 大会上发布一系列物理 AI 新产品,并与全球机器人生态的工业巨头、人形机器人先驱和手术机器人厂商展开合作。黄仁勋称「物理 AI 已经到来,每家工业企业都将成为机器人公司」。

核心产品发布:

1. Cosmos 3:首个统一合成世界生成、视觉推理和动作模拟的世界基础模型,用于加速复杂环境下的通用机器人智能开发
2. Isaac Lab 3.0:早期访问版本,支持在 DGX 级基础设施上进行大规模机器人学习,基于全新 Newton 物理引擎 1.0 和 PhysX SDK 构建,新增多物理仿真和复杂灵巧操控支持
3. GR00T N1.7:早期访问版本,附带商业许可,为量产机器人部署提供高级灵巧控制等通用技能
4. GR00T N2(预览):基于 DreamZero 研究的下一代机器人基础模型,采用全新世界动作模型架构,在新任务新环境中的成功率是主流视觉语言动作模型的两倍以上,目前在 MolmoSpaces 和 RoboArena 排行榜上排名第一,计划年底前发布

工业机器人方面,全球装机量超过 200 万台的 FANUC、ABB Robotics、YASKAWA 和 KUKA 正将 Omniverse 库和 Isaac 仿真框架集成到虚拟调试方案中,同时将 Jetson 模块集成到控制器中用于边缘 AI 推理。人形机器人方面,1X、AGIBOT、Agility、波士顿动力、Figure 等公司正使用 Cosmos、Isaac Sim 和 Isaac Lab 加速研发。医疗机器人方面,CMR Surgical 使用 Cosmos-H 仿真训练其 Versius 手术系统,强生医疗使用 Isaac Sim 和 Cosmos 后训练工作流训练 Monarch 泌尿平台,美敦力正探索 IGX Thor 为手术机器人系统提供功能安全。

大会的亮点时刻之一来自迪士尼:迪士尼使用基于英伟达 Warp 框架并集成到 Newton 物理引擎中的 GPU 加速物理模拟器 Kamino,训练雪宝(Olaf)和 BDX 机器人角色的运动策略,让雪宝学会管理自身热量并降低碰撞噪音。黄仁勋在主题演讲中与雪宝机器人同台亮相,雪宝将于 3 月 29 日在巴黎迪士尼乐园首次正式登场。

信源:https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-and-global-robotics-leaders-take-physical-ai-to-the-real-world
英伟达GTC发布Nemotron 3三款新模型:Ultra主打前沿推理,VoiceChat将语音识别、大模型、语音合成合为一体

英伟达在 GTC 大会上宣布扩展 Nemotron 3 开放模型家族,新增三款面向 AI Agent 的多模态模型:

1. Nemotron 3 Ultra:定位前沿级智能,在 Blackwell 平台上以 NVFP4 格式实现 5 倍吞吐效率,面向编程助手、搜索和复杂工作流自动化场景
2. Nemotron 3 Omni:整合音频、视觉和语言理解能力,可从视频和文档中高效提取洞察
3. Nemotron 3 VoiceChat:支持实时对话,AI 可同时监听和回应,将自动语音识别(ASR)、大语言模型处理和语音合成(TTS)整合在单一系统中

英伟达同期还发布了 Nemotron 安全模型与 Agent 检索管线,前者检测文本和图像中的不安全内容,后者提升 Agent 输出的相关性和准确性。此外,英伟达本月 11 日已先行发布 Nemotron 3 Super,一款 1200 亿参数(120 亿活跃参数)的混合 Mamba-Transformer MoE 模型,原生支持 100 万 token 上下文窗口,吞吐量较前代提升 5 倍以上,在 OpenClaw Agent 基准测试 PinchBench 上以 85.6% 的得分成为同类最佳开放模型。

CodeRabbit、CrowdStrike、AI 编程工具 Cursor、Factory、ServiceNow 和 AI 搜索引擎 Perplexity 等公司已在部署 Nemotron 模型用于 Agent 应用。AI 科研平台 Edison Scientific 将 Nemotron 集成到其自主 AI 科学家 Kosmos 中,服务超过 5 万名研究人员,可并行执行数百项研究任务,据其官方表述可将数月研究压缩到一天完成。

信源:http://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-expands-open-model-families-to-power-the-next-wave-of-agentic-physical-and-healthcare-ai
黄仁勋称「Claude Code和OpenClaw引爆了Agent拐点」:英伟达发布OpenShell安全运行时,17家企业巨头接入

英伟达在 GTC 大会上发布 Agent Toolkit 开放平台,核心组件是开源安全运行时 OpenShell,为自主运行的 AI Agent 提供基于策略的安全、网络和隐私护栏。黄仁勋在发布会上表示:「Claude Code 和 OpenClaw 引爆了 Agent 拐点,将 AI 从生成和推理延伸到了行动。员工将被由前沿、专业和定制 Agent 组成的团队所增强,企业软件行业将进化为专业化的 Agent 平台,IT 行业正处于下一次大扩张的临界点。」

Agent Toolkit 还包含与 LangChain 共同构建的开源 AI-Q Blueprint,采用前沿模型负责编排、Nemotron 开放模型负责研究的混合架构,查询成本可降低超过 50%。英伟达使用 AI-Q Blueprint 开发的 Agent 目前在 DeepResearch Bench 和 DeepResearch Bench II 两个排行榜上均排名第一。

安全方面,英伟达正与思科、CrowdStrike、谷歌、微软安全和 TrendAI 合作,使 OpenShell 兼容其网络安全和 AI 安全工具。CrowdStrike 同步发布了「安全设计 AI 蓝图」(Secure-by-Design AI Blueprint),将 Falcon 平台的防护能力直接嵌入英伟达 AI Agent 架构。

17 家软件平台厂商已接入 Agent Toolkit:Adobe、Amdocs、Atlassian、Box、Cadence、思科、Cohesity、CrowdStrike、达索系统、IQVIA、Palantir、Red Hat、SAP、Salesforce、西门子、ServiceNow 和 Synopsys。其中 Salesforce 将以 Slack 作为主界面和编排层运行 Agentforce Agent,西门子推出基于 Nemotron 的 Fuse EDA AI Agent 用于芯片和 PCB 设计全流程自动化。

信源:https://markets.businessinsider.com/news/stocks/nvidia-ignites-the-next-industrial-revolution-in-knowledge-work-with-open-agent-development-platform-1035934820
英伟达联手Mistral AI等8家AI实验室组建Nemotron Coalition,共建开源前沿模型Nemotron 4

英伟达在 GTC 大会上宣布成立 Nemotron Coalition,联合 8 家全球 AI 实验室共同推进开源前沿基础模型的开发。这是业界首个由模型构建者和 AI 开发者组成的联盟,通过共享研究、专业知识、数据和算力来加速开源 AI 创新。

联盟首批成员包括图像生成公司 Black Forest Labs、AI 编程工具 Cursor、AI Agent 框架 LangChain、法国 AI 公司 Mistral AI、AI 搜索引擎 Perplexity、前 DeepMind 研究员 Misha Laskin 创立的 Reflection AI、印度语言 AI 公司 Sarvam 以及前 OpenAI CTO Mira Murati 创立的 Thinking Machines Lab。

联盟首个项目是由 Mistral AI 与英伟达联合主导训练的基础模型,在英伟达 DGX Cloud 上完成训练后将开源发布,成为即将推出的 Nemotron 4 模型家族的基石。各成员将贡献各自专长:Black Forest Labs 提供多模态能力,Cursor 提供真实使用场景的性能需求和评估数据集,LangChain 专注 Agent 可靠工具调用和长程推理,Perplexity 贡献前沿模型开发经验,Sarvam 专注多语言和语音优先的本地化能力。

黄仁勋表示:「开放模型是创新的命脉,是全球参与 AI 革命的引擎。Nemotron Coalition 联合世界级 AI 实验室,开发倡导透明、协作与主权的前沿开放模型,确保 AI 的未来与世界同行、为世界而建。」

信源:https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-nemotron-coalition-of-leading-global-ai-labs-to-advance-open-frontier-models
英伟达发布Dynamo 1.0:AI工厂的开源「操作系统」,Blackwell推理性能最高提升7倍

英伟达在 GTC 大会上发布 Dynamo 1.0,一款面向生成式和 Agent 推理的开源分布式软件,定位为 AI 工厂的「操作系统」,负责在集群范围内协调 GPU 和内存资源。在最近的行业基准测试中,Dynamo 将 Blackwell GPU 的推理性能最高提升 7 倍。

黄仁勋表示:「推理是智能的引擎,驱动着每一次查询、每一个 Agent 和每一个应用。通过 Dynamo,我们创造了 AI 工厂的首个'操作系统'。」

Dynamo 通过智能「流量调度」将推理任务拆分到多个 GPU 上,并在 GPU 与低成本存储之间动态搬运数据,减少浪费、缓解内存瓶颈。对于 Agent AI 和长提示场景,Dynamo 可将请求路由到已缓存相关上下文的 GPU 上,不需要时再卸载缓存。核心组件包括 KVBM(内存管理)、NIXL(GPU 间高速数据传输)和 Grove(简化扩展),均可作为独立模块使用。Dynamo 已与 LangChain、llm-d、LMCache、SGLang 和 vLLM 等开源框架原生集成。

采用方覆盖多个层级:

1. 云服务商:AWS、微软 Azure、谷歌云、甲骨文云
2. 英伟达云合作伙伴:阿里云、CoreWeave、Nebius、Together AI 等
3. AI 原生公司:Cursor、Hebbia、Perplexity
4. 全球企业:阿斯利康、贝莱德、字节跳动、Coupang、Instacart、美团、PayPal、Pinterest、Shopee、软银

信源:https://www.globenewswire.com/news-release/2026/03/16/3256759/0/en/NVIDIA-Enters-Production-With-Dynamo-the-Broadly-Adopted-Inference-Operating-System-for-AI-Factories.html
英伟达公布2028年Feynman架构完整阵容:Rosa CPU致敬DNA之母,NVLink 8扩展至1152 GPU

英伟达在 GTC 大会上首次公开 2028 年 Feynman 架构的完整组件阵容,这是继 Vera Rubin(2026 年下半年)和 Vera Rubin Ultra(2027 年)之后的下一代平台。

Feynman 平台包含六大核心组件:

1. Feynman GPU:下一代 AI 加速器
2. Rosa CPU:以发现 DNA 双螺旋结构的关键人物 Rosalind Franklin 命名,专为在 Agent AI 基础设施全栈中高效调度数据、工具和 Token 而设计
3. LP40 LPU:第三代语言处理单元(继 Vera Rubin 的 LP30 和 Rubin Ultra 的 LP35 之后),通过 NVLink 连接 Feynman GPU
4. BlueField-5 DPU:下一代数据处理单元
5. CX10:下一代网络控制器
6. Spectrum 7 204T:下一代网络交换芯片

互连方面,Feynman 将采用第八代 NVLink 8,支持铜缆和共封装光学(CPO)两种介质,机架规模从 Vera Rubin 的 NVL144 扩展至 NVL1152。

信源:https://en.mashdigi.com/nvidia-unveils-more-detailed-roadmap-for-the-2028-feynman-generation-introducing-rosa-cpus-and-extending-the-optoelectronic-convergence-architecture-of-the-rubin-generation/
英伟达进军太空计算:发布Vera Rubin Space-1模块,AI算力是H100的25倍

英伟达在 GTC 大会上宣布进入太空计算领域,发布 Space-1 Vera Rubin 模块,专为在轨数据中心设计,集成 2 颗 Rubin GPU 和 1 颗 Vera CPU,AI 推理算力最高可达 H100 的 25 倍,使大语言模型和基础模型可直接在轨道上运行。

黄仁勋表示:「太空计算,最后的前沿,已经到来。随着卫星星座的部署和深空探索的推进,智能必须存在于数据产生的地方。」他同时坦言太空散热是一项未解决的工程挑战:「太空中没有传导,没有对流,只有辐射,我们必须搞清楚如何在太空中冷却这些系统。」

Space-1 模块针对尺寸、重量和功耗受限环境设计,支持在轨自主分析、实时数据处理和科学发现。首批合作伙伴包括太空太阳能公司 Aetherflux、私人空间站开发商 Axiom Space、卫星通信公司 Kepler Communications、地球观测公司 Planet Labs、Sophia Space 和云计算卫星公司 Starcloud。具体上市时间尚未公布。

信源:https://nvidianews.nvidia.com/news/space-computing
AWS将部署超100万颗英伟达GPU,成首家支持RTX PRO 4500 Blackwell的主要云商

AWS 在 GTC 大会上宣布将从 2026 年起在其全球云区域部署超过 100 万颗英伟达 GPU,涵盖 Blackwell 和 Vera Rubin GPU 架构。双方合作已持续 15 年。

AWS 同时成为首家宣布支持 RTX PRO 4500 Blackwell Server Edition GPU 的主要云服务商,新实例适用于数据分析、对话式 AI、内容生成、推荐系统和视频渲染等工作负载。

技术集成方面,AWS 通过 Elastic Fabric Adapter(EFA)支持英伟达 NIXL 互连加速,用于分离式大语言模型推理,支持英伟达 GPU 和 AWS Trainium 的任意组合。Amazon EMR on EKS 搭配 RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition 的 EC2 G7e 实例,Apache Spark 性能提升 3 倍。英伟达 Nemotron 3 Super 模型也将登陆 Amazon Bedrock。

信源:https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/aws-and-nvidia-deepen-strategic-collaboration-to-accelerate-ai-from-pilot-to-production/
去年发布的DGX Station桌面超算正式开售,DGX Spark新增4台集群组网

英伟达在 GTC 大会上宣布,去年 Computex 上发布的 DGX Station 桌面超级计算机现已正式接受订购,将由华硕、戴尔科技、技嘉、MSI 和超微发货,惠普稍后加入。该机搭载 GB300 Grace Blackwell Ultra Desktop Superchip,配备 748GB 统一内存和 20 petaflops 算力,可在桌面上本地运行万亿参数模型的推理和微调。

入门级产品 DGX Spark 新增集群功能,最多 4 台 Spark 可通过 ConnectX-8 SuperNIC 组成统一系统,性能近乎线性扩展,适合团队级中等规模模型开发。首批客户包括 Snowflake(本地测试 Arctic 训练框架)、美国电力研究院 EPRI(AI 天气预报)、医疗 AI 公司 Medivis(手术工作流视觉语言模型)、微软研究院和康奈尔大学(AI 教学)。系统开箱即支持 OpenAI gpt-oss-120b、谷歌 Gemma 3、Qwen3、Mistral Large 3、DeepSeek V3.2 和英伟达 Nemotron 等开源模型。

信源:https://venturebeat.com/infrastructure/nvidias-dgx-station-is-a-desktop-supercomputer-that-runs-trillion-parameter
Adobe与英伟达宣布战略合作:用CUDA和Cosmos重造下一代Firefly模型

Adobe 与英伟达在 GTC 大会上宣布战略合作,将英伟达的 CUDA-X 加速库、NeMo 训练框架和 Cosmos 开源世界模型引入 Adobe 的创意和营销产品线,共同开发下一代 Firefly 基础模型。双方合作超过 20 年,这次将研究和工程团队深度整合。

合作覆盖多条产品线:

1. Firefly 下一代基础模型,基于英伟达 CUDA-X 和 NeMo 库构建,覆盖图像、视频、音频、矢量和 3D
2. Adobe 将探索 OpenShell 和 Nemotron 开源模型,为 Adobe Experience Platform 构建大规模 Agent 工作流
3. 基于 Omniverse 的云原生 3D 数字孪生营销方案进入公测,可自动生成产品包装图、生活场景图和可配置的 3D 产品体验
4. Firefly Foundry(企业级定制 AI 平台)将集成英伟达加速计算和开源模型,为品牌和影视 IP 提供商业安全的定制内容
5. Adobe Acrobat 将引入 Nemotron 能力提升 AI 文档智能
6. Frame.io 将通过 CUDA 加速语义搜索和媒体解码

信源:https://nvidianews.nvidia.com/news/adobe-and-nvidia-partnership-creative-marketing-agentic-workflows
迪士尼用英伟达强化学习造出雪宝机器人:10万个虚拟分身训练两天,3月26日入驻巴黎乐园

迪士尼幻想工程在 GTC 大会上展示了《冰雪奇缘》角色雪宝(Olaf)的自由行走机器人,这是迪士尼首个通过强化学习训练的动画角色机器人。身高 35 英寸、重 33 磅的雪宝内置 25 个执行器和 3 台计算机(包括英伟达 Jetson Orin NX),在英伟达驱动的物理仿真环境中同时放入 10 万个虚拟分身,用一块 RTX 4090 训练仅两天即完成动作学习。

迪士尼幻想工程研发高级副总裁 Kyle Laughlin 称这「绝对是我们未来构建机器人角色的方式」,强化学习是「真正的突破口」,可以将机器人的开发周期从数年缩短到数月,使迪士尼有能力用互动角色填满整片园区。此前的《星球大战》机器人是「机器人扮演机器人」,雪宝是迪士尼「首次将动画角色带入现实」。

雪宝目前由操作员通过 Steam Deck 手柄远程控制,播放配音演员 Josh Gad 的预录台词,尚未实现自主对话。迪士尼同时将其开发的 Kamino 仿真工具开源,用于训练复杂机械装置的运动控制。雪宝将于 3 月 26 日进入巴黎迪士尼乐园,今年夏天登陆香港迪士尼。

信源:https://www.theverge.com/tech/895369/olaf-disney-imagineering-frozen-robot-up-close
三星在GTC首次公开展示第七代HBM4E:单引脚16Gbps、带宽4TB/s,第六代HBM4已为Vera Rubin量产

三星电子在英伟达 GTC 大会上首次公开展示第七代高带宽内存 HBM4E,单引脚速率达 16Gbps,总带宽 4.0 TB/s。这是三星 HBM4E 实物的全球首秀。

同时展出的第六代 HBM4 已进入量产阶段,专为英伟达 Vera Rubin 平台设计,采用第六代 10nm 级 DRAM 工艺(1c 制程),稳定速率达 11.7Gbps,超出行业标准的 8Gbps,最高可增强至 13Gbps。三星还展示了混合铜键合(HCB)技术,可实现 16 层以上堆叠,散热阻抗较传统热压键合(TCB)降低 20% 以上。

三星同时展出了面向英伟达 AI 基础设施的多款配套产品:已量产的 SOCAMM2 低功耗服务器内存模块(业界首家实现量产)、基于 PCIe 6.0 的 PM1763 SSD,以及作为英伟达 BlueField-4 STX 存储架构组件的 PM1753 SSD。三星半导体 AI 中心负责人、执行副总裁 Yong Ho Song 将在 3 月 17 日的专题演讲中详细介绍双方在半导体制造中应用 Agent AI 和数字孪生的合作。

信源:https://news.samsung.com/global/samsung-unveils-hbm4e-showcasing-comprehensive-ai-solutions-nvidia-partnership-and-vision-at-nvidia-gtc-2026
英伟达发布BlueField-4 STX存储架构和CMX上下文记忆平台:Agent AI的长上下文推理需要新一代存储

英伟达在 GTC 大会上发布 BlueField-4 STX,这是一套面向 Agent AI 的模块化存储参考架构。传统数据中心存储无法满足 Agent 在多步骤、多工具、多会话之间实时访问上下文记忆的需求,STX 旨在让数据始终靠近 GPU、随时可用。

首款机架级产品 CMX 上下文记忆存储平台是 STX 的核心,扩展 GPU 内存为可扩展的高性能上下文层,相较传统存储每秒令牌吞吐量提升最高 5 倍,能效提升 4 倍,数据摄取速度翻倍。底层由存储专用 BlueField-4 处理器驱动,融合 Vera CPU 与 ConnectX-9 SuperNIC,配合 Spectrum-X 以太网。

CoreWeave、Crusoe、IREN、Lambda、Mistral AI、Nebius、甲骨文云(OCI)和 Vultr 已计划采用 STX 部署上下文记忆存储。存储厂商方面,DDN、戴尔科技、HPE、IBM、NetApp、Nutanix、VAST Data、WEKA 等 15 家公司正基于 STX 设计下一代 AI 存储产品。平台将于今年下半年上市。

信源:https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-bluefield-4-stx-storage-architecture-with-broad-industry-adoption
英伟达联手谷歌DeepMind扩展AlphaFold数据库,nvQSP使药物模拟加速77倍

英伟达在 GTC 大会上发布 BioNeMo 平台的多项医疗 AI 进展。蛋白质药物设计模型 Proteina-Complexa 可加速基于结构的药物发现和治疗性蛋白开发,诺和诺德、Viva Biotech 和 Manifold Bio 已用该模型设计靶向蛋白质并完成实验验证。

英伟达与谷歌 DeepMind、EMBL 欧洲生物信息学研究所和首尔国立大学合作,为 AlphaFold 蛋白质结构数据库新增约 3000 万条蛋白质复合物预测,其中 170 万条高置信度预测已加入 AlphaFold 数据库,用于加速新药靶点和疾病生物学的发现。

英伟达还推出 nvQSP,一款 GPU 加速的定量系统药理学模拟引擎,在基准测试中较传统单线程 CPU 模拟快 77 倍,使研究人员能在临床试验前的计算模型中探索数百种剂量水平和患者亚群。

信源:https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-expands-open-model-families-to-power-the-next-wave-of-agentic-physical-and-healthcare-ai
Agent AI需要专属CPU:英伟达发布Vera处理器,阿里、字节、Meta等已规划部署

英伟达在 GTC 大会上正式发布 Vera CPU,定位为首款专为 Agent AI 和强化学习设计的处理器(此前作为 Vera Rubin 平台的组成部分公布)。随着 AI 从生成和推理扩展到 Agent 自主行动,规划任务、调用工具、执行代码、验证结果等工作流对 CPU 的要求急剧上升。黄仁勋称:「CPU 不再只是辅助模型,它在驱动模型。」

Vera 采用 88 个英伟达自研 Olympus 核心,每核心通过 Spatial Multithreading 技术可同时执行两个任务,适合多租户 AI 工厂大量并行作业。内存采用第二代低功耗子系统 LPDDR5X,带宽达 1.2 TB/s,较通用 CPU 翻倍,功耗减半。

已规划部署的云服务商包括阿里巴巴、字节跳动、Cloudflare、CoreWeave、Lambda、Nebius、甲骨文云(OCI)、Together.AI、Vultr 等。硬件方面,戴尔科技、HPE、联想、Supermicro 等 19 家厂商已在适配。AI 编程工具 Cursor 联合创始人兼 CEO Michael Truell 表示将用 Vera 提升编程 Agent 的吞吐和响应速度。流数据平台 Redpanda 测试 Vera 运行 Apache Kafka 兼容负载后,延迟降低最高 5.5 倍。美国洛斯阿拉莫斯国家实验室、劳伦斯伯克利国家实验室、得克萨斯高级计算中心等也已规划部署。Vera CPU 已进入量产,将于今年下半年通过合作伙伴出货。

信源:https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-launches-vera-cpu-purpose-built-for-agentic-ai
英伟达给物理AI造「数据工厂」:Cosmos模型批量制造训练数据,4月开源

英伟达在 GTC 大会上发布 Physical AI Data Factory Blueprint,一套面向机器人、视觉 AI Agent 和自动驾驶的开源参考架构,将训练数据的生成、增强和评估统一为自动化流水线。英伟达 Omniverse 和仿真技术副总裁 Rev Lebaredian 称:「在这个新时代,算力就是数据。」

该蓝图由三个模块化组件构成:

1. Cosmos Curator:处理、精炼和标注大规模真实与合成数据集
2. Cosmos Transfer:通过生成环境和光照变体,指数级扩充数据量,覆盖现实中难以采集的长尾场景
3. Cosmos Evaluator:自动对生成数据进行物理准确性评分和筛选,已在 GitHub 开源

编排框架 OSMO 已接入 Claude Code、OpenAI Codex 和 Cursor 等 AI 编程 Agent,使其能自动管理计算资源、疏通瓶颈。微软 Azure 和 Nebius 已将该蓝图集成至各自的云基础设施,FieldAI、Hexagon Robotics、Skild AI、Uber、Teradyne Robotics 等已在使用。

英伟达自身也用该蓝图训练 Alpamayo 1.5,据英伟达称这是首个面向自动驾驶长尾场景的开源推理型视觉语言动作(VLA)模型,支持导航引导、提示条件控制和多摄像头灵活配置。自动驾驶卡车技术公司 PlusAI 已宣布将 Alpamayo 适配至其卡车平台。完整蓝图预计 4 月在 GitHub 开源。

信源:https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-announces-open-physical-ai-data-factory-blueprint-to-accelerate-robotics-vision-ai-agents-and-autonomous-vehicle-development
更新:腾讯集团账号成为OpenClaw置顶赞助者并居首位,腾讯云同步进入置顶

OpenClaw GitHub Sponsors 页面今日更新,腾讯(Tencent)进入置顶赞助者(Featured Sponsors)行列,在置顶区居首位;腾讯云(Tencent Cloud)同步进入置顶,与 OpenAI、百度并列。

需要说明的是,今日进入置顶的腾讯云与前日入场的腾讯轻量云并非同一主体,分属腾讯旗下不同品牌。数日之内腾讯系三个不同账号相继出现在赞助名单。

腾讯此前因 SkillHub 平台大规模搬运 OpenClaw 技能包引发社区争议,创始人 Peter Steinberger 转发腾讯轻量云赞助消息时评价「love a good redemption arc」。

信源:https://github.com/sponsors/openclaw
被Anthropic压到防守位:OpenAI将大幅收缩非核心项目,全力转向编程与企业

OpenAI 高层正在敲定一项重大战略转向,计划将公司重心收缩到编程和企业用户两个方向。应用业务 CEO Fidji Simo 上周在全员会上向员工预告了这一变化,称 CEO Sam Altman 和首席研究官 Mark Chen 正在评估哪些业务将被降低优先级,预计数周内通知员工具体调整。

「我们不能因为被支线任务(side quests)分心而错过这个时刻,」Simo 在会上表示,「我们必须在生产力方面,特别是企业端的生产力方面,做到真正出色。」

过去一年,OpenAI 密集推出了视频生成工具 Sora、浏览器 Atlas、与 Jony Ive 合作的硬件设备以及 ChatGPT 电商功能等一系列新产品。Altman 此前将这种做法比作在 OpenAI 内部「押注一系列创业公司」,但这种「什么都同时做」的策略已令公司陷入被动。

战略转向的直接压力来自 Anthropic。Anthropic 凭借 Claude Code 和 Cowork 等能自主完成复杂任务的 AI agent 产品在企业市场确立了主导地位,上月还引发了一轮全球股市抛售。相比之下,Anthropic 的产品线远比 OpenAI 精简,至今未涉足图像和视频生成领域。

信源:https://www.wsj.com/tech/ai/openai-chatgpt-side-projects-16b3a825
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