NVIDIA 與 CoreWeave 打通智能體 AI 從訓練到生產的閉環
CoreWeave 宣佈在 CoreWeave Cloud 提供 NVIDIA Vera Rubin NVL72，並推出 CoreWeave Forge，推進智能體 AI 從訓練到生產的部署。
推薦理由：文章披露 Cognition 對 Vera Rubin NVL72 與 GB200 NVL72 的 SWE-2 推理測試，列出最高 4.8x 的總 token 吞吐提升，讓兩種平台在智能體編碼工作負載下可作量化比較。
NVIDIA 英偉達
全部主題英偉達的 AI 芯片與生態動態：GPU 新品、CUDA 生態、機器人平台與 AI 算力市場的風向。
最新精選
第 1–11 條 · 共 11 條NVIDIA Blog精選AI 評分6565
Hugging Face Blog精選AI 評分6565 NVIDIA Kumo Tabular 為表格預測樹立準確率與效率的新前沿
NVIDIA 發佈開放式表格基礎模型 Kumo Tabular，用於表格分類與回歸，可根據帶標籤的上下文列，在單次前向傳播中預測新列標籤，無需訓練、調參或特徵工程。
推薦理由：文章列出四項基準的結果，並以梯度提升樹、AutoGluon 等方法作對照，為表格預測模型的效能評估提供具體比較參照。
NVIDIA Blog精選AI 評分6262 NVIDIA 發佈 Isaac ROS 5.0，加入智能體工作流並支援 ROS Lyrical
NVIDIA 發佈 Isaac ROS 5.0，加入讓開發者與 AI 智能體協作構建機械人的工作流，並支援 ROS Lyrical 和 Ubuntu 24.04。
推薦理由：Isaac ROS 5.0 把智能體工作流、可重用技能和平台支援納入開源機械人開發，呈現開發工具銜接 Jetson 部署的實作路徑。
Hugging Face Blog精選AI 評分6262 NVIDIA 發佈 Nemotron 3.5 Content Safety，整合多模態安全判定與自訂政策
NVIDIA 發佈 Nemotron 3.5 Content Safety，將多模態輸入、多語言覆蓋、自訂企業政策與可審計推理整合至單一 4B 模型。模型基於 Google Gemma 3 4B IT，明確訓練覆蓋 12 種語言，並承接其約 140 種語言的 zero-shot 泛化；可選 THINK mode 會輸出推理軌跡。
推薦理由：Nemotron 3.5 將多模態判定、自訂政策和可審計推理整合於 4B 模型，並附訓練資料集，提供企業安全審核的部署參考。
Hugging Face Blog精選AI 評分7272 NVIDIA 發佈 Nemotron 3 Nano Omni 長上下文多模態模型，面向文件分析、音訊與影片理解及智能體電腦操作
NVIDIA 發佈 Nemotron 3 Nano Omni，這款長上下文多模態模型面向文件分析、音訊與影片理解、智能體電腦操作及通用推理。
推薦理由：文章並列 Nemotron 3 Nano Omni、Nemotron Nano V2 VL 與 Qwen3-Omni 的多項基準結果，另列系統效率數據，提供文件、影音和 GUI 任務的比較依據。
Mistral AI精選AI 評分6363 Mistral AI 與 NVIDIA 合作加速前沿開源模型開發
Mistral AI 宣佈成為 NVIDIA Nemotron Coalition 創始成員，並計劃與 NVIDIA 共同開發前沿開源 AI 模型。聯盟首個項目是在 NVIDIA DGX Cloud 訓練基礎模型，支撐即將推出的 NVIDIA Nemotron 4 系列；相關模型將開源，供後訓練與專門化。Mistral AI 亦宣佈發佈 Mistral Small 4。
推薦理由：聯盟首個基礎模型將在 NVIDIA DGX Cloud 訓練，支撐 NVIDIA Nemotron 4 系列，並作為開源後訓練與專門化的共同基礎。
Hugging Face Blog精選AI 評分6363 NVIDIA 發佈 Nemotron-Personas-India 印度合成人物設定數據集
NVIDIA 發佈 Nemotron-Personas-India，一套依印度人口、地理及文化分佈合成的人物設定數據集，採用 CC BY 4.0 授權。數據集包含 21 million 個人物設定（3M 條記錄、每條 7 個設定），支援英語及以天城文、拉丁字母書寫的印地語，並有 27 個欄位和 7.7 billion tokens。
推薦理由：數據集以印度人口、地域分佈為基礎，涵蓋英語及兩種文字形式的印地語，並採 CC BY 4.0 授權，呈現其作為區域模型訓練素材的語言覆蓋與使用條件。
OpenAI News精選AI 評分8080 OpenAI 與 NVIDIA 宣佈部署 10 gigawatts AI 數據中心的戰略合作
OpenAI 與 NVIDIA 宣佈建立戰略合作，計劃部署由 NVIDIA 系統驅動的 10 gigawatts AI 數據中心。首階段將於 2026 年啟動。
推薦理由：合作披露 10 gigawatts 的部署規模及首階段時間，讀者可據此瞭解 OpenAI 與 NVIDIA 合作計劃的規模和推進安排。
Hugging Face Blog精選AI 評分6060 Hugging Face 與 NVIDIA 合作推出 Training Cluster as a Service
Hugging Face 與 NVIDIA 宣佈合作推出 Training Cluster as a Service，讓研究機構可按訓練需求申請 GPU 叢集，並按訓練運行時長付費。
推薦理由：服務將 GPU 叢集申請、算力採購、部署和訓練排程串起來，並按訓練時長付費，呈現研究機構如何依地區、規模與訓練週期取得所需算力。
Hugging Face Blog精選AI 評分7171 NVIDIA 在 GTC 2025 宣佈面向 Physical AI 開發者的開源模型與數據集
NVIDIA 在 GTC 2025 發佈 Cosmos Transfer、Physical AI Dataset 和 NVIDIA Isaac GR00T N1 三項 Physical AI 開源資源。
推薦理由：三項資源分別涵蓋可控合成場景、機械人訓練數據與人形機械人推理及技能，呈現 Physical AI 開發中生成、訓練和執行能力的不同分工。
Hugging Face Blog精選AI 評分7272 BigCode 發佈 StarCoder2 模型系列及 The Stack v2 程式碼數據集
BigCode 發佈 StarCoder2 開放程式碼大語言模型系列，提供 3B、7B 和 15B 三種規模。其中，StarCoder2-15B 使用 The Stack v2 的 4+ trillion tokens 訓練，涵蓋 600+ 程式語言。
推薦理由：StarCoder2 同步公開模型、The Stack v2 數據集及訓練程式碼，並按倉庫組織訓練資料，呈現程式碼模型與數據建設的完整鏈路。