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英伟达的负责人签署了一份由白宫牵头的协议，同意自行落实若干人工智能安全管控举措。

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英伟达团队为相关优化作出贡献；材料称，这些优化使 Ollama 0.30 在英伟达硬件上的运行速度最高提升 20%。

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Ollama 官方博客 ↗

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英伟达提出一种基础模型筛选方法，根据模型能否复现“关键编辑”对检查点排序，并称这一信号与后训练模型的SWE-bench Verified得分相关。

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Latent Space AI 报道 ↗

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英伟达支持谷歌的SynthID水印技术。

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TechCrunch AI 报道 ↗

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英伟达正在客户支持工作流中试点 Agentforce。

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d-Matrix此前已与英伟达建立技术合作，其下一代推理XPU将支持NVLink Fusion生态系统并采用MGX通用机架参考架构。

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据披露的诉讼文件，Groq 与英伟达达成一项价值 200 亿美元的非独家授权交易，其中 170 亿美元由 Groq 持股者共享，另有 30 亿美元以英伟达限售股形式分给跳槽英伟达的 Groq 员工。

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IT之家科技新闻 ↗

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英伟达正与 Amazon 旗下的 Annapurna Labs 合作开发 NVHBM 定制高带宽内存技术。

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英伟达为满足不同开发者需求，支持多种推理技术栈。

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英伟达已测试超过1200款应用程序在RTX Spark上的性能和兼容性。

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英伟达在纽约气候周展示了五家将人工智能用于清洁能源项目的公司。

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英伟达 Earth-2 团队与 David Topping 及其同事合作，利用化学与气候模拟生成训练数据，并训练生成式降尺度模型 Earth-2 CorrDiff。

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英伟达承诺向OpenAI的3月融资轮投入300亿美元。

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Rohan Paul (@rohanpaul_ai) ↗

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英伟达与微软合作，向 llama.cpp 及相关性能优化贡献代码。

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英伟达在纽约气候周介绍了五家将人工智能用于清洁能源项目的公司。

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英伟达正与费城儿童医院及开源社区合作，使用 Warp 构建面向生物力学的仿真框架。

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英伟达参与了Nous Research的9000万美元B轮融资。

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英伟达与Liquid AI共同展示了d1-3B从Jetson设备操控Isaac Sim导航的演示。

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MarkTechPost AI 研究报道 ↗

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英伟达与Skild、Foxconn正将Skild Brain部署于双臂机械臂，用于NVIDIA Blackwell系统的高精度装配。

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现代汽车已与英伟达及谷歌 DeepMind 达成战略合作，共同开发 Atlas 机器人。

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英伟达同意花费60亿美元取得Poolside的软件许可并聘用其员工。

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英伟达测试Qwen 3.8 27B后称，两台组成集群的64GB DGX Spark系统相比单台128GB系统，性能提升最高可达1.7倍。

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英伟达与 Uber 基于英伟达 Cosmos 共同构建无人出租车 AI 数据工厂，用于筛选车队驾驶数据中的罕见场景。

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英伟达的TensorRT Edge-LLM在单台Jetson AGX Thor开发套件上运行Qwen3.6-27B，以24分36秒完成MLPerf Inference v6.1 Edge Agentic基准测试的1007轮性能负载，耗时为llama.cpp参考提交的约六分之一。

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英伟达与Skild正联合开发用于模拟机器人接触、抓握和物体操控的GPU加速仿真求解器。

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英伟达与 Emerald AI 联合 Silicon Valley Power 展示了一项商业 AI 工厂灵活负载计划。

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英伟达与 Waymo 合作构建 Waymo 的自动驾驶计算系统。

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英伟达正与开源生态合作，通过优化内核、推理运行时和分布式服务方案，推动Qwen3.8-2.4T-A95B的多节点部署。

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英伟达使用256块GB300 NVL72 GPU预训练DeepSeek-V3 671B模型，达到每块GPU 1,648 TFLOPs的吞吐量，并称创下世界纪录。

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英伟达与 Emerald AI 合作演示了自动降低负载的功能；材料称该系统响应了 Silicon Valley Power 发出的数百个需求信号。

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