NVIDIA 将 Run:ai 平台开源，纳入 DSX AI Factory 平台
NVIDIA 宣布将完整的 NVIDIA Run:ai 平台作为开源软件发布，使客户、开发者和生态合作伙伴能够获得生产级的 AI 工作负载与 GPU 编排能力。此举扩展了 NVIDIA DSX AI Factory 平台，将 Run:ai 确立为开放基础，让更广泛的生态系统能够构建差异化解决方案。
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NVIDIA KGMON 团队在 KDD Cup 2026 数据智能体竞赛中获得第二名。该团队的系统基于一个简单理念：让智能体的运行框架更小、更清晰、更易于验证。竞赛要求智能体回答跨异构数据源的自然语言问题，包括数据库、CSV 和 JSON 文件、散文文档、PDF 以及简报视频。
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NVIDIA 推出了 DSX MaxLPS，这是一种基于策略治理的电力共享系统，旨在动态分配 AI 工厂资源间的电力。该技术通过避免为罕见的峰值功耗时刻过度配置，旨在最大化吞吐量和效率。它使客户能够在现有电力预算内部署更多计算容量。
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SynthePulse Insight阅读深度解读NVIDIA 发布 TensorRT Model Connect，简化开放模型部署
NVIDIA 推出了 TensorRT Model Connect，这是一个开放的参考实现集合，旨在简化将开放 AI 模型部署到原生应用中的过程。该工具通过提供模型特定的转换、预处理和后处理代码，使开发者能够用两条命令从检查点部署模型到推理。这有助于减少部署复杂性，加速 AI 应用开发。
阿里巴巴发布Qwen3.8-Flash-Next模型权重，预览Qwen4架构
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阿里巴巴发布了Qwen3.8-Flash-Next模型权重，作为即将推出的Qwen4架构的预览，供开发者实验和评估。该模型是一个多模态混合专家（MoE）模型，总参数176B，每token激活6B参数，原生上下文窗口为262,144个token，可通过YaRN扩展到1M。
SynthePulse Insight阅读深度解读NVIDIA 发布 Cosmos 3 Edge，用于设备端机器人控制
NVIDIA 发布了 Cosmos 3 Edge，这是一个 4B 参数的边缘 AI 模型，专为机器人控制设计，可在设备端运行。该模型包含一个基于 Nemotron 的 2B 推理器，旨在帮助机器人适应传感器、环境和任务。
阿里巴巴发布Qwen3.8-2.4T-A95B开源模型，支持可配置推理
阿里巴巴发布了其最大的开源权重模型Qwen3.8-2.4T-A95B（Qwen3.8-Max），总参数达2.4万亿，每次激活950亿参数，采用细粒度混合专家架构和混合注意力机制，并支持可配置推理。该模型可在NVIDIA GB300 NVL72上部署，为开源生态带来接近前沿的能力。
如何为NVIDIA AI工厂选择全栈可观测性
本文讨论了为NVIDIA AI工厂选择全栈可观测性解决方案的重要性。文章指出，AI基础设施跨越多个层面，当性能下降时，定位问题源头可能很困难。全栈可观测性策略通过连接各层的遥测数据，帮助基础设施和运维团队快速检测和解决问题。
NVIDIA JetPack 7.2.1 新增智能体视频技能和 T3000 仿真
NVIDIA 发布 JetPack 7.2.1，为 Jetson 平台新增智能体视频技能和 T3000 仿真支持，旨在提升视频处理与 AI 推理能力。该更新面向机器人、智能视频分析等应用，强化了视频数据路径的效率和灵活性。
NVIDIA 发布 Nemotron 3.5 Lightning，加速长时运行代理的执行任务
NVIDIA 发布了 Nemotron 3.5 Lightning，一个开放的 30B 混合专家模型，具有 3B 激活参数，专为长时运行 AI 代理的高频执行任务设计，如工具调用和结果验证。该模型旨在降低延迟和成本，同时保持准确性。
NVIDIA NeMo Switchyard：跨模型路由AI代理工作负载
NVIDIA 发布了 NeMo Switchyard，这是一个用于在多个 AI 模型之间路由代理工作负载的工具，以优化成本、延迟和准确性。该工具允许开发者根据任务需求动态选择最合适的模型，避免将所有请求发送到最大的模型。
Meta发布Muse Glimmer，可在NVIDIA平台上运行本地AI代理工作流
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