NVIDIA 英伟达

NVIDIA 发布 Alpamayo 2 Super，一款 34B 参数的视觉-语言-动作（VLA）模型，专为自动驾驶长尾事件设计，权重采用 Linux 基金会 OpenMDW-1.1 许可，代码为 Apache 2.0，发布首日即可商用。

NVIDIA 在 FMS 大会上宣布开源 cuFile API 及底层存储软件栈，让 GPU 可直接读写存储，访问延迟降至微秒级。其 Vera CPU 在两级压缩与加密流水线中吞吐量比 x86 CPU 最高提升 3.21 倍，并联合 40 多家厂商推出 Storage-Next 计划。

NVIDIA Alpamayo 2 Super 现已开放商用，基于 Cosmos 3 Super Reasoner 构建，采用强化学习后训练，支持轨迹预测、因果链推理、元动作、自动标注及视觉问答等多任务输出。

本教程演示如何用 NVIDIA SkillSpector 评估 AI 技能的安全态势，构建包含干净、风险、恶意及 MCP 示例的合成技能市场，并通过 LangGraph 检查流水线扫描每个技能。

Miles 团队在 Blackwell 架构上实现了两种原生低精度强化学习方案：端到端 MXFP8 和 MoE 专家权重的逐 token NVFP4。在 8x B200 上对 Qwen3-30B-A3B 的消融实验中，BF16 与所有五种低精度配置的原始奖励曲线高度重合，且 MXFP8 和 NVFP4 减少了推理时间。

NVIDIA、Microsoft、Hugging Face、IBM 等数十家机构联合成立 Open Secure AI Alliance，旨在通过开源模型、工具和框架构建可审查、可定制的 AI 安全防御体系。

英伟达、微软和Meta联合签署公开信，警告对开放权重AI模型的过度监管将削弱美国在AI领域的竞争力。信中指出，开放权重模型能促进创新、降低准入门槛，并支持学术研究。OpenAI和Anthropic未签署该信函。

NVIDIA 宣布开源 Medical Physics Simulation 框架，这是 Isaac for Healthcare 中首个 GPU 加速的医疗物理仿真能力。该框架可并行运行 8,192 个机器人训练环境，将训练时间从超过 5 小时缩短至不到 2 分钟。CMR Surgical、Johnson & Johnson MedTech 等机构已在使用该框架。

NVIDIA 在 Hugging Face 上开源了 Cosmos 3 Edge，一个 40 亿参数的世界模型，旨在帮助机器人和视觉 AI 智能体在边缘设备上理解环境、实时推理并生成动作。

Nvidia CEO 黄仁勋在 7 月 15-16 日访日期间，宣布为日本建设“Vera Rubin AI 工厂”，配备 13,750 颗 Vera CPU 和 27,500 颗 Rubin GPU，预计 2028 年投运。

NVIDIA 发布 Nemotron 3 Embed 系列，包含三个开源 checkpoint，其中 8B-BF16 版本在 RTEB 基准上以 78.46 的平均 NDCG@10 排名第一。1B-NVFP4 版本在 Blackwell 上吞吐量比 BF16 高 2 倍，精度保留 99.5%，所有模型最大序列长度 32,768 tokens。

NVIDIA 推出 Nemotron-Labs-Audio-Visual Flamingo（AV-Flamingo），一个完全开源的音频-视觉大语言模型，专为理解和推理长视频中的音频、图像与复杂场景设计。

英伟达CEO黄仁勋在摩根士丹利路演中表示，公司季度营收即将逼近1000亿美元，且增长速度仍在加快。他否认下一代旗舰架构Rubin Ultra延期传闻，称其仍按计划于明年出货，当前机架设计调整仅为系统架构优化。一个此前主要依赖ASIC的前沿AI模型项目，如今英伟达GPU算力占比已接近50%，市场普遍指向Anthropic。英伟达预计本财年CPU业务收入约200亿美元，下一代Vera CPU将进军通用服务器市场。摩根士丹利维持英伟达“增持”评级，目标价288美元。

法国竞争管理局确认，对英伟达的反垄断调查已近尾声，即将发布正式异议声明。调查聚焦两大问题：市场对CUDA平台的严重依赖，以及英伟达对CoreWeave等AI云计算公司的投资。英伟达占全球AI加速器超70%份额。若认定滥用市场支配地位，最高可处全球年营业额10%罚款。法国是首个准备正式指控英伟达的监管机构。

NVIDIA 发布 Nemotron-3-Super 的压缩变体 Nemotron-Labs-3-Puzzle-75B-A9B，总参数从 120.7B 降至 75.3B，活跃参数从 12.8B 降至 9.3B，保持 88 块混合布局（40 Mamba、40 MoE、8 注意力）。在 8×B200 节点上，8K/64K 场景匹配用户吞吐量≥100 tok/s 时，服务器吞吐量提升 2.03 倍。单 H100 上 1M-token 并发从 1 增至 8，权重占用从 70 GB 降至 44.5 GB。迭代式 Puzzle 方法平均得分比单步高 0.57。代价：Arena-Hard-V2 降 4.2 分、SWE-Bench 降 2.6 分。Hugging Face 提供 BF16、FP8、NVFP4 检查点。

Nemotron-Labs-Diffusion 是一种三模式语言模型，通过联合自回归（AR）和扩散损失训练，在单一架构中统一了 AR、扩散和自我推测解码。研究显示 AR 与扩散目标互补：扩散增强前瞻规划，AR 提供从左至右的语言先验。自我推测模式下，扩散充当草稿模型、AR 负责验证，其接受率和实际设备效率均优于多 token 预测（MTP）。在最优化采样器下，单次前向传播产出 token 数比自我推测最多高 76.5%。该系列包含 3B、8B、14B 参数的基础、指令和视觉语言模型，在准确率和速度上均超越现有开源 AR 和扩散 LM。例如 8B 模型单次前向解码 token 数是 Qwen3-8B 的 6 倍，在 GB200 GPU 上使用 SGLang 运行 SPEED-Bench 时吞吐量提升 4 倍。

Nemotron-Labs-Audex-30B-A3B（Audex）是基于Nemotron-Cascade-2-30B-A3B的MoE大语言模型，采用单一Transformer解码器统一处理文本与量化音频token。训练使用157.4B音频token和320.5B文本token，经多阶段监督训练、文本Cascade RL和多域on-policy蒸馏优化。在音频理解、语音识别/翻译、文本转语音、音频生成及语音到语音生成任务上达SOTA，同时保持原文本LLM的推理、对齐等能力几乎无退化。模型权重已开源。

NVIDIA 联合密歇根大学、UIUC、UC Berkeley 等提出 ASPIRE，一个持续学习机器人框架。它通过协调器-执行器架构、闭环执行引擎、技能库和进化搜索，编写并优化机器人控制程序。编程智能体使用 Claude Code（Claude Opus 4.6，1M token 上下文窗口）。在 LIBERO-Pro 上最高比最强基线提升 77 分；Robosuite 双手交接成功率从 20% 提升至 92%；BEHAVIOR-1K 收音机拾取任务从 56% 提升至 88%。利用 LIBERO-90 积累的技能，ASPIRE 在零样本条件下对 LIBERO-Pro Long 任务达到约 31% 成功率，此前方法饱和在 4% 附近。