NVIDIA Cosmos 扩展训练、评估与部署世界模型的新工具
NVIDIA 扩展 Cosmos 平台,新增 Cosmos Data Factory 的五个云原生蓝图、Cosmos Framework 训练与优化工具,以及 Cosmos 3 Nano 仿真模型变体和 Cosmos 3 NIM 微服务。
NVIDIA 扩展 Cosmos 平台,新增 Cosmos Data Factory 的五个云原生蓝图、Cosmos Framework 训练与优化工具,以及 Cosmos 3 Nano 仿真模型变体和 Cosmos 3 NIM 微服务。
美国非营利组织 U.S. Hunger 借助 Amazon Quick 让领导层直接探索组织数据,并将 SQL Server 数据每晚 2 AM ET 刷新至 SPICE 内存引擎。通过 Quick Spaces,高管团队共享 KPI 定义、财务文档与分析,目前已有 17 名同事获得访问权限,覆盖高管、技术、Full Cart 项目、财务与合规等职能。
NVIDIA 发布预训练关系型基础模型 Kumo Relational,可直接在企业数据库上做预测,单次前向推理读取最多 10000 条历史样本作为上下文,无需任务特定训练、特征工程或表扁平化。
推荐理由:原文给出预训练关系型基础模型在41项任务上的对比结果与开源入口,可据此判断免训练预测能否替代现有XGBoost流水线。
Blackstone 高管 Jas Khaira 在 TechCrunch Disrupt 上表示,市场对 AI 基建债务引发信贷危机的担忧被夸大,因为多数数据中心为超大规模厂商建设,债务最终由全球信用最好的公司背书。
Meta 在第三季度财报中宣布将发行一类无投票权股份,用于支持 AI 计划、潜在收购和员工薪酬,交易将于 2027 年开始。公司称行业 AI 转型所需的投资规模巨大,CFO Susan Li 表示新股份将扩大融资工具。Meta 预计今年资本支出在 1350 亿至 1450 亿美元之间,高于此前 1300 亿至 1450 亿美元的估计。
在单台 trn2.48xlarge 上,torchtitan 可通过 TorchNeuron 将 Trainium 注册为原生 PyTorch 设备,用三种方式训练 Qwen3-4B-Instruct-2507:Transformers v5 建模后端、torchtitan 原生 Qwen3 配置,以及叠加 NKI MoE kernel。
Dharma AI 在 Hugging Face 博客中介绍即将发布的 VocabX 论文,方法是在不改动基座模型的前提下,按每个 token 的推理成本而非出现频率重建领域专用词表。
微软研究院 Xinzhi Zhang 与合著者 Zhao Song 证明了 1995 年提出的 Kannan-Lovász-Simonovits(KLS)猜想,证明结果与维度无关,并保持在一个固定常数范围内。此前 2026 年 7 月的最好结果仍允许该界随维度缓慢增长。证明过程采用人类主导的智能体搜索,探索了 100 多条候选路径;同期另有独立团队给出完整证明,并已有 Lean 4 形式化验证。
推荐理由:这篇论文给出了 KLS 猜想证明的完整脉络,并说明人类主导、AI 智能体并行探索的研究流程如何参与其中。
休斯顿高级研究中心(HARC)的新报告称,若得州所有规划中的数据中心按预期电网结构接入供电,五年内细颗粒物污染将增至2006年以来最高水平,形成雾霾的NOx排放将增加136%,接近2004年水平。
NVIDIA 发布多变量时序预测模型 Kumo Forecast(原 NV-Tesseract Forecasting),以 MOMENT-1-large 为骨干,约 3.4 亿参数编码器加可训练预测头,编码器与嵌入层权重冻结。
NVIDIA 推出 Kumo Anomaly(原 NV-Tesseract AD-Diffusion),一个基于扩散模型的多变量时间序列异常检测模型,约 800 万参数,以 Apache 2.0 许可开源,代码与权重分别为 NVIDIA/Kumo-TS 和 nvidia/Kumo-Anomaly。
NVIDIA 与 Databricks 计划将蛋白质设计开放模型 RFD4-Proteina 接入 Genesis Workbench,运行在 Databricks AI Runtime 的无服务器 NVIDIA GPU 计算上,让团队在自有治理数据旁执行模型。
Databricks 宣布 AI Runtime(AIR)正式可用,把全托管 GPU 基础设施直接引入 Databricks,让客户在企业数据所在处训练模型。
Databricks AI Runtime(AIR)正式 GA,开发者可在无服务器 NVIDIA GPU 上使用 NVIDIA NeMo、NGC 容器和 Nemotron cookbooks 训练与微调开源模型。
NVIDIA 与 UW Medicine 蛋白设计研究所发布开源模型 RFD4-Proteina,将可编程蛋白质设计与搜索能力结合,可按分子输入、约束和评分目标生成并优化设计。
推荐理由:原文给出 RFD4-Proteina 的开放获取渠道和四类基准测试结果,读者可据此判断蛋白质设计模型与科学智能体的结合方式。
NVIDIA 扩展开源 Agent Toolkit,新增 NVIDIA Agent Knowledge Foundation,并纳入 Nemotron Retriever 与 Kumo 系列开放模型、OpenShell 安全运行时、NemoClaw 蓝图以及 NeMo Relay、NeMo Compass 等工具。
Databricks 在智能体开发平台 Agent Bricks 上推出 Agent Memory,目前为 Beta,运行在 Lakebase 上,基于其 MemCurrent 记忆架构。
Mistral 与 Nvidia 宣布合作,用 AI 加速工程仿真和工业产品设计,将 Mistral Large 4 与 Mistral 的物理 AI 同 Nvidia 的 CUDA-X、Warp 软件库及 Omniverse 3D 仿真结合,目标是把设计、仿真与 AI 训练连成一条连续工作流,面向航空航天、汽车和半导体等行业。
OpenAI、PerturbAI 与 Scripps Research 利用分布式 AI 智能体,从数百万个脑细胞的数据中挖掘出有前景的研究线索。该合作展示了大规模智能体协同在生物数据分析中的实际应用方式。
Mistral 与 NVIDIA 宣布合作开发 AI 原生工程工作流,将 Mistral Large 4 与 Mistral 的数据生成、物理建模流程结合 NVIDIA CUDA-X 库和 Warp 加速,用于加快工程仿真并打通仿真、模型开发与设计之间的闭环。
i14 与 AWS 合作,通过 TorchNeuron Native 的原生 PyTorch 支持,将线性注意力模型 Laplace 3B 移植到 AWS Trainium2,并保留其 Gated Linear Attention(GLA)设计与 Muon 优化器。
SpaceX 在第三季度实现营收 146 亿美元,其中 AI 业务已占收入的 52%,数据中心与 Grok 智能体业务盈利超出投资者预期。包含 Cursor 编码工具和 Grok 的“Super Intelligence”业务线拥有 1.7 GW 算力,公司同期资本支出为 196 亿美元,用于建设 Colossus II 数据中心和 Starship。
Meta 在 AI 训练数据版权诉讼中主张,没有人“决定”去盗版书籍,试图将责任归于下载种子的员工而非高管。
在 Amazon SageMaker HyperPod 上对 GPT-OSS-20B 做多语言推理微调:基座模型在 50 例测试中仅 22% 用目标语言推理,英语 100%、法语和西班牙语 0%、德语 10%、意大利语 0%。实验表明 SFT 承担主要工作,GRPO 在存在提升空间时进一步优化,训练采用 LoRA,GPT-OSS 使用 4× ml.g6e.12xlarge。
Hamlet 借助 Databricks Lakebase Postgres 为每个 pull request 创建独立的生产数据分支,让工程师和 AI 编码智能体在不触碰生产环境的情况下用真实数据测试变更,且每次合并仍需人工批准。该平台索引并转写全美超过 7,200 个治理机构的会议,覆盖 19,000 个市政府、3,000 个县政府和约 80,000 个特殊区。
Ai2 在 Hugging Face 发布 FairStress 基准,用于衡量 LLM 在招聘、医疗、借贷等决策中的群体公平性,不止看最终选择,还看模型面对对抗性前缀时是否更容易改判。
推荐理由:FairStress 把公平性评测从最终选择扩展到模型被说服后是否改判,并给出可复用的开源基准与数据审计线索。
Electric Plant 正用三年采集的数据训练大语言模型 Bombadil,可解读约 125 种植物体内的电信号,并将植物需求反馈给种植者。其传感器用不锈钢螺丝接入形成层,成本仅数十美元,每英亩只需几个,数据经低功耗无线网络回传云端由 Bombadil 解析。公司称该系统可提升产量并把用水量降低 20% 以上,近期已完成 1120 万美元种子轮融资。
Databricks 宣布 CustomerLake 的 Campaign Agents 进入 Beta、Profile Agents 进入 Private Preview,这是其嵌入 Databricks 的 Agentic CDP 的产品成熟新阶段。
Databricks 的 Unity Catalog 成为首个同时支持 Apache Iceberg REST 目录规范中 REGISTER 和 UNREGISTER 的目录,表可在不移动数据的情况下进出目录,UNREGISTER 已由 Databricks 贡献为开放标准。其 99% 的 UC 托管表存放在客户自有存储中,并支持最长 30 天的数据恢复。
2026 年 1 月至 9 月,Amazon SageMaker JumpStart 新增超过 100 个模型,来自 30 家不同提供商。其中 Alibaba(Qwen)贡献 29 个模型,NVIDIA 贡献 17 个,涵盖 Cosmos3 世界基础模型与 Nemotron 系列;Mistral、Google、IBM、Cohere 分别新增 7、6、4、4 个模型。
新 Amazon SageMaker AI 客户现在可用 Google、GitHub、Apple、Amazon 账号或邮箱在 2–3 步内注册 AWS,并自动在约 20 秒内创建好 SageMaker Studio 环境。
AWS 发布 TorchNeuron 开发工具,让用 PyTorch 编写的 AI 应用只需改一行配置即可运行在自研芯片 Trainium 上,无需重写代码。Amazon 称约 85% 的 AI 应用用 PyTorch 编写,并计划向 PyTorch 上游贡献代码,移除框架与特定芯片绑定的部分。
Eka Robotics 完成 1.5 亿美元 A 轮融资,由 a16z 和 F-Prime 领投,投后估值 14.5 亿美元。
TripleTen 2026 年调查显示,科技业领跑 AI 采用,金融业次之:48% 金融从业者被要求使用 AI 聊天机器人、32% 被要求自动化部分工作流,医疗为 18%、教育为 25%。
MIT、波士顿儿童医院与 Inria 的研究者开发并训练了深度学习模型 E(3)-Pose,用于在胎儿头部运动时辅助成像,生成可供放射科医生检查的高分辨率图像。该模型把胎儿头部的左右对称性直接嵌入网络架构,而非仅从数据中学习物理规律,从而更准确地识别大脑朝向。相关论文已在 2026 年欧洲计算机视觉会议上发表,目前模型主要基于第三孕期胎儿训练,团队希望进一步扩展至第二孕期及更小的胎儿。
Databricks 宣布将其纽约 5 Bryant Park 研发中心面积翻倍,扩至约 120,000 平方英尺、共五层,并计划继续在纽约增员。新空间包含专门的工程与研究楼层、面向市场团队的增强空间及 Executive Briefing Center。该办公室聚集了公司首席 AI 科学家及研究团队,参与 Genie、Unity Gateway 和 CustomerLake 等产品研发。
超过 3000 家组织在 Databricks 上运行 dbt,文章给出让 dbt 管道更便宜、更快、更易运维的实践。在 TPC-DI 基准中,把服务层全量重算改为物化视图带来 17x 加速;Predictive Optimization 可自动执行 OPTIMIZE、VACUUM 与统计收集,Liquid Clustering 替代分区设计。
HP 在 Data + AI Summit 2026 上分享了基于 Databricks CustomerLake 构建 AI 就绪营销数据底座的做法,估算将 CDP 能力整合进 CustomerLake 后总拥有成本可降低最多 40%。
芯片初创公司 Tenstorrent 以 62 亿美元估值完成 15 亿美元融资,本轮由 Trace Capital 和 Innovation X 领投,Cadence Ventures、Eclipse、Fidelity、SanDisk、T. Rowe Price 参投。
三星在韩国平泽建设大型半导体制造园区,已有三座晶圆厂全天候运转,第四座即将投产,第五座在2024年内存芯片需求下滑时停工后因 AI 需求激增而重启。三星预计内存芯片需求将持续增长至2028年,此举意在夺回被 SK 海力士领先的高带宽内存市场。园区面积约相当于纽约中央公园,现场工人日薪为140,000韩元(97美元)。